Psychiatric Disorders and Driving Performance
Notice bibliographique
Résumé
Driving is the quintessential twentieth century phenomenon and has become an instrumental activity of daily living for the majority adults in the developed world. In America, the driver’s license has been the de facto identi¨cation card for years and from a self-psychology perspective, the automobile in contemporary society might be interpreted as the outermost shell of our fragile personality structures (Kohut, 1972). Yet psychiatrists have historically shown only a passing interest in driving ability as an example of human interaction with machines. Application of driving simulators in psychiatric research is a recent development, as the impact of mental illness on functional abilities such as driving or work performance is increasingly appreciated. e term “accident” has long fallen out of favor in the medical and human factor/error literature, as this term would see a collision as a random/unpredictable event, as opposed to a possible predictable and/or preventable entity, based on particular risk factors (O’Neill, 1998; O’Neill, 1993; Haddon, 1968). ese risk factors might be driver/operatorspecific, machine/vehicle-speci¨c, or relate to the humanmachine interface. e concept of “accident proneness” in an industrial setting was ¨rst described in 1919 (Greenwood & Woods, 1919), although this was not extrapolated to tra¬c safety research for several decades. An article entitled “e accident prone automobile driver” appeared in the American Journal of Psychiatry in 1949 which attempted to correlate individual psychopathology with driving records in taxi-drivers (Tilman & Hobbs, 1949). However, research into the epidemiology, psychology and neurophysiology of driving is slowly emerging, and this chapter will focus on potential relevance to driving simulation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».