Impact of Urban Undersea Tunnel Longitudinal Slope on the Visual Characteristics of Drivers
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the impact of the urban undersea tunnel longitudinal slope on the visual characteristics of drivers. 20 drivers were enrolled to conduct the real vehicle test of the urban undersea tunnel. First, the data of average fixation time and visual lobe were collected by an eye tracker. The differential significance was tested using the one-way repeated measures analysis of variance (ANOVA). Then, the difference between the up-and-down slope (direction) factor and the longitudinal slope (percent) factor on the two indexes were analyzed using the two-way repeated measures ANOVA. Second, by constructing a Lorentz model, the impact of the longitudinal slope on the average fixation time and the visual lobe were analyzed. Besides, a three-dimensional model of the longitudinal slope, average fixation time, and visual lobe was quantified. The results showed that the average fixation time and visual lobe under different longitudinal slopes markedly differed when driving on the uphill and downhill sections. The average fixation time and visual lobe under two factors were markedly different. Moreover, with an increase in the longitudinal slope, the average fixation time exhibited a trend of increasing first then decreasing; the visual lobe exhibited a trend of decreasing first and then increasing. The average fixation time reached the minimum and maximum value when the slope was 2.15% and 4.0%, whereas the visual lobe reached the maximum and minimum value when the slope was 2.88% and 4.0%. Overall, the longitudinal slope exerted a great impact on the visual load of the driver.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».