Smartwatches are more distracting than mobile phones while driving: Results from an experimental study
Notice bibliographique
Résumé
The use of smartwatches raises a number of questions about their potential for distraction in situations where sustained attention is paramount, like driving a motor vehicle. Our research examines distraction caused by smartwatch use in comparison to mobile phone use while driving. It also studies the difference in distractions caused by inbound text messages versus inbound voice messages, and outbound replies through text messages versus outbound voice replies. A within-subject experiment was conducted in a driving simulator where 31 participants received and answered text messages under four conditions: they received notifications (1) on a mobile phone, (2) on a smartwatch, and (3) on a speaker, and then responded orally to these messages. They also (4) received messages in a "texting" condition where they had to reply through text to the notifications. Eye tracking gaze distribution results show that participants were more distracted in the smartwatch condition than in the mobile phone condition, they were less distracted in the speaker condition than in the phone condition, and they were more distracted in the texting condition than in any of the others. The participants' driving performance remained the same in all conditions except in the texting condition, wherein it became worse. Eye tracking and pupillometry results suggest that participants' mental workload might be lower in the texting condition than in the other three conditions, although this result might be caused by a higher number of glances at the device in that condition. This study contributes to a better understanding of the distraction potential of smartwatches as well as identifying vocal assistants as the least distracting way of communicating while driving a vehicle. Industry leaders could become a key factor in informing the public of the smartwatch's potential for distraction.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».