Using a smartphone while walking: The cost of smartphone-addiction proneness
Notice bibliographique
Résumé
Distracted walking is an ever-increasing problem. Studies have already shown that using a smartphone while walking impairs attention and increases the risk of accidents. This study seeks to determine if smartphone-addiction proneness magnifies the risks of using a smartphone while walking. In an experimental design, participants, while walking on a treadmill and engaged in a smartphone task, were required to switch tasks by responding to an external stimulus, i.e., determining the direction of movement of a point-light walker. Participants were chosen to cover a range of smartphone-addiction proneness. Four smartphone-use conditions were simulated: a control condition with no smartphone-use, an individual conversation condition, a gaming condition, and a group conversation condition. Our results show that using a smartphone while walking decreases accuracy and increases the number of missed stimuli. Moreover, participants with higher smartphone-addiction proneness scores were also prone to missing more stimuli, and this effect was found regardless of experimental condition. The effect of the smartphone task on accuracy and the number of missed stimuli was mediated by the emotional arousal caused by the smartphone task. Smartphone-addiction proneness was positively correlated with a declared frequency of smartphone use while walking. Furthermore, of all the smartphone tasks, the gaming condition was found to be the most distracting.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».