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Enregistrement W305266587

TNO Contribution to the Quest 303 Trial - Human Performance Assessed by a Vigilance and Tracking Test, a Multi-Attribute Task, and by Dynamic Visual Acuity (TNO Bijdrage aan het Quest 303 Onderzoek)

2008· article· en· W305266587 sur OpenAlexaboutno aff
J.E. Bos, Maarten A. Hogervorst, K. Munnoch, James L. Colwell

Notice bibliographique

RevueDefense Technical Information Center (DTIC) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVigilance (psychology)Sea trialMotion sicknessSimulationComputer sciencePsychologyEngineeringCognitive psychologyMarine engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multi-national sea trial on the effects of ship motions on human performance was performed off the coast of Canada, in early 2007. Primary goal: To obtain subjective and objective measures for human task performance, possibly affected by real ship motion. TNO participated with a Vigilance and Tracking Test, a Multi-Attribute Task, and a Dynamic Visual Acuity test. The experiment was conducted in three phases: a pre-exposure phase in harbour, an exposure phase at sea, (sea conditions varying from calm to low sea state six) and a post-exposure phase in sheltered waters to re-examine baseline performance. Experiment schedule and protocol are described, motions and wave conditions encountered during the trial, and the results of the Dutch tests are presented. Results: Cognitive performance and visual acuity are impaired by ship motion. This seems to be caused by seasickness in particular, possibly even more so than by ship motion per se. Tracking was affected only by sickness, and not by motion itself. Apart from showing that DVA is of value to further quantify human performance, these data also support the development of an onsite fit-to-perform screening tool based on DVA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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