The Role of Situation Criticality in Affecting the Effect of Cognitive Load on Drivers’ Brake responses: A Driving Simulator Based Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».