Does Predictability Play a Role in Task Management? An Experimental Study With a Financial Trading Simulation
Notice bibliographique
Résumé
In many complex time-critical tasks such as financial trading, cyber security monitoring, and patient monitoring in critical care, external interruptions and multiple-task situations disrupt the flow of tasks performed by operators leading to errors and accidents. There is an abundance of work reported on interruptions, which informs system designers and researchers on the potential cost of interruptions at different points within a task. However, a gap exists in our understanding of the relationship between interruption disruptiveness and the predictability of events that require an operator's response. To understand this better, we conducted an experiment involving 22 participants and a financial trading task. The experiment involved two levels of predictability (low and high) and two levels of task load (low and high). The experiment showed that task load had an overall negative effect on events. The results also showed that interruptions negatively affected responses to predictable events. However, we found that interruptions did not affect responses to unpredictable events. Overall, our research suggests that to leverage the role of predictability, the goal-activation model should be used to determine the impact of various design options about visual cues and predictable-trend durations. The research also reveals that unpredictable events may be cognitively different from predictable events when understanding the influence of interruptions on work, suggesting that interruption management tools may need to treat the situational context (predictable or unpredictable) differently, in providing a supportive workflow for the management of interruptions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».