The Adrian/CIE Visibility Model: A Visibility Level Calculator & Future Research
Notice bibliographique
Résumé
Diminished visibility in dim light degrades performance and safety on real-world tasks that depend on the timely detection of visual targets. The goals of this paper are to: 1. review factors that affect nighttime visibility, with an emphasis on driving, 2. provide the reader with online access to an automated modified Adrian/CIE visibility level (VL) calculator (VLC), and 3. suggest future research for enhancing the objective measurement of visibility. Recognizing that luminance contrast is the primary sensory determinant of nighttime visibility, several contrast-detection models have been proposed to quantify visibility in dim lighting. Of these, the Adrian (1989) model accounts for comparatively more of the important variables and has been the most widely accepted. The mathematical steps for calculating target VL in the modified Adrian/CIE model are presented and the VLC user interface is explained in step-by-step order. The VLC provides an easy-to-use tool for calculating target VL. Several additional factors that affect VL that are not currently included in the model provide important research opportunities for enhancing the measurement of target visibility in nighttime conditions. The VLC is an open-access application intended to foster the measurement of VL in professional practice and to foster research to advance the utility of the Adrian/CIE model.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».