0635 Vigilance Observations - Learning from Nighttime Driving Behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Changes in vigilance are characteristic features of sleepless or sleep-deprived individuals. To standardize vigilance assessments, we reviewed videos of nighttime drivers with a structured rating system and investigated ratings of student observers. Nighttime driving videos of 60 adult volunteers recorded between 2 and 4 AM were provided by the Institute for Sleep-Wake-Research (ISWF, Vienna) and the Austrian Automobile Club (OEAMTC). Two 4.5-minute video recordings of 14 participants, after 30 and 90 minutes of driving, were analyzed. (A) Six observers rated participants using the Karolinska Sleepiness Scale (KSS); ratings were compared with drivers’ self-ratings. (B) Open-ended and pictogram-based behaviours were annotated (O-a; P-a) and separated into (i) task-oriented (i.e. driving); (ii) non-task oriented (i.e. non-driving); and (iii) posture-oriented (e.g. stretching) behaviours. (C) Timing of (earlier versus later) videos were predicted. (D) Four videos were reviewed with a Delphi consensus process, determining to what extent pictograms could support analyses. (A) KSS participant and observer ratings for the earlier (means, 3.0 vs. 4.25) and later recordings (mean, 6.5 vs. 6.1) were comparable, but not significant. (B) O-a and P-a revealed changes between the three behaviour categories as night progressed: task-oriented behaviours decreased; non-task oriented behaviours increased; and posture-oriented behaviours did not change. (C) However, observers failed to predict the timing of the two videos. (D) Discussions identified missing characteristic pictograms (e.g. self-stimulation) to inform future design. Although the KSS ratings corresponded and a change in task versus non-task oriented behaviours was detected, observers failed to correctly predict the timing of the videos. Causes of this discrepancy were explored and now self-stimulating behaviours and fluency of movements are being investigated. BC Children’s Hospital Research Institute and Foundation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».