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Enregistrement W2938910637 · doi:10.7451/cbe.2018.60.2.33

Understanding the requirements for a blind-spot monitoring system on tractors from the operator’s perspective

2018· article· en· W2938910637 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian Biosystems Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Blind spotOperator (biology)Computer scienceArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unintentional run-overs occur because the operator of a tractor is unable to physically see all around the machine. Therefore, there is a need to devise an effective blind-spot monitoring system for tractors to prevent unintentional run-overs. The purpose of the study was to identify the locations of blind spots around two types of tractors (i.e., with and without a front-end loader), with the ultimate goal of conceptualizing a blind-spot monitoring system capable of eliminating all existing blind spots. Grids were constructed around all four sides of the tractors to determine the presence of blind spots for drivers of varying sitting height (i.e., 5th, 50th and 95th percentile male for erect and slumped postures) at four horizontal planes representing people of varying stature who might be in the vicinity of the tractor (i.e., standing male, standing female, standing child, kneeling adult). Generally, the proportion of markers not visible decreased as the sitting height increased. Differences between erect and slumped sitting postures were not statistically different suggesting this variable could be ignored in the assessment of blind spots around tractors. The proportion of the markers not visible to the operator varied from 0 to 34%, with higher values observed for the tractor with the front-end loader installed. Values were as high as 42% of the markers not visible for the condition where a passenger was present in the passenger/trainer seat. Use of the existing rear-view mirrors eliminated only a small fraction of the blind spot area around the tractors. Through trial and error, it was determined that five and eight cameras would be required to fully detect the entire blind spot area around the two tractors selected for this study. A blind-spot monitoring system composed of five or eight cameras would create substantial additional monitoring burden for the tractor operator and, therefore, is not a feasible solution. A hybrid blind-spot monitoring system consisting of cameras and proximity sensors warrants further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle