Searching for Street Parking: Effects on Driver Vehicle Control, Workload, Physiology, and Glances
Notice bibliographique
Résumé
Urban areas that allow street parking exhibit a heightened crash risk that is often attributed to factors such as reduced road width, decreased visibility, and interruptions to traffic flow. No previous on-road studies have investigated how the demands of searching for parking affect driving performance, physiology, and visual attention allocation. We are interested in these effects on the driver and their possible influence on the safety of the environment. While simulator studies offer several benefits, the physical, mental and social pressures incurred by searching for parking in an urban streetscape cannot be emulated in a simulator. We conducted an on-road instrumented vehicle study with 28 participants driving in downtown Toronto, Canada to explore the effect of searching for street parking on drivers. During the experiment, participants drove two routes in a counterbalanced order: one route with a parking search task, and the other route as a baseline. Speed and lane position were measured via vehicle instrumentation, heart rate and galvanic skin response were measured through physiological sensors, and gaze position was collected through a head-mounted eye-tracker. Participants completed the NASA Task Load Index after each route. It was found that while searching for parking, participants drove slower and closer to the curb, and perceived higher workload. While there were no statistically significant effects in physiological measures, there was a rise in heart rate approaching statistical significance. A detailed analysis of eye-tracking data revealed a clear change in glance behavior while searching for parking, with an increase in long off-road glances (>2 s) and decrease in shorter off-road glances (<1.6 s). Some exhibited behaviors (e.g., slowing down) may be seen to compensate for the potentially negative effects of increased demands associated with parking search, while others (e.g., increase in long off-road glances) have the potential to increase crash risk. This study acts as an important first step in revealing changes in driving performance, physiology and glance behavior brought on by searching for parking in a real-world urban environment.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».