The Effect of Training on Vertical Heading Discrimination in a Simulated Environment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People are less accurate at judging their vertical heading (2.5-3° error, ascending or descending), compared to horizontal heading (~1° error, left or right). Although vertical heading judgement is not so important in everyday life, it is very important for pilots when judging a landing approach. Here we address the impact of training on vertical heading judgement using a visually simulated landing task. METHODS: Untrained participants (15 males and 23 females; mean age = 20.1) performed vertical heading judgements in a virtual environment with a clearly defined ground plane and horizon. For three target angles (3°, 6° and 9°), they judged they would land before or after a target after a visually simulated descent of two seconds. After this test, half of the participants completed a flight simulator landing training task which provided feedback on their vertical heading performance (training group), while the other half completed a two-dimensional puzzle game (control group). The participants repeated then the vertical heading judgement test. Negative values indicate too shallow of an approach and consequently overshooting the target. RESULTS: Overall, participants overestimated their angle of descent, overshooting the target in their vertical heading judgements as consequence. The training group showed improvement in their accuracy in the second testing where the average error was significantly reduced after the landing training (from -1.92±.24° to -0.62±.22°, p < .001), while the control group did not (from -1.7±.44° to -1.3±35°, p = .187). CONCLUSION: Our results suggest that with training using a flight simulator landing for variety of target angles, vertical heading judgments can become as accurate as horizontal heading judgments. This study is the first to show the effectiveness of training in vertical heading judgement in naïve individuals. The results are applicable in the field of aviation, informing possible strategies for pilot training.
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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 | 0,000 | 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 ».