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Enregistrement W2951878590

L’oculométrie peut-elle être utilisée pour étudier le travail de coordonnateur de trafic dans un centre de dégivrage aéronautique centralisé ?

2017· article· fr· W2951878590 sur OpenAlexfundaboutno aff
Clément Marty, Servet Günebak, Sylvie Nadeau, François Morency

Notice bibliographique

RevueEspace ÉTS (ETS) · 2017
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaÉcole de technologie supérieure
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le dégivrage des avions au sol est obligatoire au Canada lors de conditions givrantes. Lorsque l’aéroport est pourvu
\nd’installations adaptées, plusieurs avions sont dégivrés en même temps. Le coordonnateur de trafic et de mouvement
\ndoit gérer la coactivité entre les équipes de dégivrage, les pilotes et le personnel impliqué. Les défauts de communication
\nsont la première cause d’accident. Le présent article va montrer la pertinence de l’oculométrie pour l’étude des défauts
\nde communication lors d’activités de dégivrage au sol des avions. Dans ce but, une revue de littérature non exhaustive est
\nréalisée, ciblée sur l’utilité de l’oculométrie pour l’étude terrain de la tâche des coordonnateurs de trafic et de mouvements.
\nElle s’appuie sur des recherches effectuées dans les bases de données scientifiques afin d’extraire les articles démontrant
\nou non l’utilité de l’oculométrie in situ. Il est montré que l’oculométrie permet d’identifier les réflexes d’observation
\nd’un individu, d’évaluer le niveau de concentration ainsi que la charge mentale supportée par un individu. Les données
\nrecueillies peuvent être couplées à des questionnaires complémentaires, tel NASA-TLX, afin d’évaluer la perception de la
\ncharge de travail. L’oculométrie devrait permettre, à terme, d’identifier les raisons des défauts de communication entre le
\ncoordonnateur de trafic et de mouvement et les acteurs du dégivrage.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,004

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,307 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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