Forewarning interruptions in dynamic settings: Can prevention bolster recovery?
Notice bibliographique
Résumé
In complex dynamic work environments, the consequences of task interruptions on performance can put public safety at risk. If not designed carefully, current tools aiming to facilitate interruption recovery can instead hamper performance because of information overload. Although a simpler solution-the forewarning of an imminent interruption-has proven effective in static contexts, existing theories of task interruption do not clearly predict its impact on the resumption of dynamically evolving tasks. The current study examined the effects of a preinterruption warning in dynamic settings to develop a better understanding of task resumption and supplement current theoretical accounts. In a simulation of above-water warfare, scenarios were either uninterrupted, unexpectedly interrupted, or interrupted following an auditory warning. Behavioral, oculomotor, and pupillometric data regarding decision making, information processing, and cognitive load were computed before, during, and after each interruption (or the corresponding moment). Interruption warnings triggered a cognitively demanding preinterruption preparation that, in turn, speeded up postinterruption information processing and decision making and lowered cognitive load when resuming the interrupted task. These findings help to complement current theories of interruptions while showing that preinterruption warnings represent a promising way to support interruption recovery in complex dynamic situations. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».