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Enregistrement W3007522828 · doi:10.1155/2020/7630681

Variations in Naturalistic Driving Behavior and Visual Perception at the Entrances of Short, Medium, and Long Tunnels

2020· article· en· W3007522828 sur OpenAlexvenueno aff
Xinsha Fu, HE Shi-jian, Jintao Du, Xiaofei Wang, Ting Ge

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSaccadePerceptionFixation (population genetics)Visual perceptionSimulationDriving simulatorEngineeringAudiologyEye movementPsychologyDemographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Driver behavior and visual perception are very important factors in the management of traffic accident risk at tunnel entrances. This study was undertaken to analyze the differences in driving behavior and visual perception at the entrances of three types of tunnels, namely, short, medium-length, and long tunnels, under naturalistic driving conditions. Using three driving behavior indicators (speed, deceleration, and position) and two visual perception indicators (fixation and saccade), the driving performance of twenty drivers at six tunnels (two tunnels per condition) was comparatively analyzed. The results revealed that the speed maintained by the drivers prior to deceleration with braking under the short-tunnel condition was significantly larger than that under the medium- and long-tunnel conditions and that the drivers had a greater average and maximum deceleration rates under the short-tunnel condition. A similar general variation of driver visual perception appeared under the respective tunnel conditions, with the number of fixations gradually increasing and the maximum saccade amplitude gradually decreasing as the drivers approached the tunnel portal. However, the variation occurred approximately 60 m earlier under the short-tunnel condition than under the medium- and long-tunnel conditions. Interactive correlations between driving behavior and visual perception under the three conditions were established. The commencement of active deceleration was significantly associated (with correlation factors of 0.80, 0.77, and 0.79 under short-, medium-, and long-tunnel conditions, respectively) with the point at which the driver saccade amplitude fell below 10 degrees for more than 3 s. The results of this study add to the sum of knowledge of differential driver performance at the entrances of tunnels of different lengths.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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