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Enregistrement W3094053086 · doi:10.1155/2020/8886541

The Role of Situation Criticality in Affecting the Effect of Cognitive Load on Drivers’ Brake responses: A Driving Simulator Based Study

2020· article· en· W3094053086 sur OpenAlexvenueno aff
Qingwan Xue, Xuedong Yan, Yi Zhao, Zhang Yuting

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDriving simulatorBrakeDistractionCognitive loadCognitionCriticalitySimulationPhoneAutomotive engineeringEngineeringComputer sciencePsychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dramatic increase in talking on the phone whilst driving has been seen over the past decades, which posed a significant safety threat on the whole society consequently. Studies on the topic regarding the effect of phone conversations on drivers’ driving performances have never come to a cease, especially on the studies of drivers’ brake response times. However, few studies focus on the relationship between situation criticality and the effect of cognitive load on drivers’ brake responses. To better understand it, a driving simulator experiment with two braking scenarios corresponding to two levels of situation criticality was conducted in this study. Participants were asked to follow a lead vehicle as they normally did and answer arithmetic problems (simple and complex) in three phone modes (baseline, hands-free, and handheld) in the meantime. Drivers’ brake response times to the lead vehicle under five conditions were collected and fitted in accumulator models, in which visual looming and brake lights onset were included as the sensory cues. Results demonstrated that the previously proposed mechanistically explicit simulation model was able to predict drivers’ brake response times on different levels of cognitive load and the increased effect of cognitive load on drivers’ brake response times in less critical situations was demonstrated in this paper as well.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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