Increased visual and cognitive demands emphasize the importance of meeting visual needs at all distances while driving
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Having an optimal quality of vision as well as adequate cognitive capacities is known to be essential for driving safety. However, the interaction between vision and cognitive mechanisms while driving remains unclear. We hypothesized that, in a context of high cognitive load, reduced visual acuity would have a negative impact on driving behavior, even when the acuity corresponds to the legal threshold for obtaining a driving license in Canada, and that the impact observed on driving performance would be greater with the increase in the threshold of degradation of visual acuity. In order to investigate this relationship, we examined driving behavior in a driving simulator under optimal and reduced vision conditions through two scenarios involving different levels of cognitive demand. These were: 1. a simple rural driving scenario with some pre-programmed events and 2. a highway driving scenario accompanied by a concurrent task involving the use of a navigation device. Two groups of visual quality degradation (lower/ higher) were evaluated according to their driving behavior. The results support the hypothesis: A dual task effect was indeed observed provoking less stable driving behavior, but in addition to this, by statistically controlling the impact of cognitive load, the effect of visual load emerged in this dual task context. These results support the idea that visual quality degradation impacts driving behavior when combined with a high mental workload driving environment while specifying that this impact is not present in the context of low cognitive load driving condition.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».