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Enregistrement W3132626903 · doi:10.1177/1071181320641270

Comparing Two Decision Support Modes Using the Cognitive Shadow Online Policy-Capturing System

2020· article· en· W3132626903 sur OpenAlexaff
Katherine Labonté, Daniel Lafond, Aren Hunter, Heather F. Neyedli, Sébastien Tremblay

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaThales (Canada)Dalhousie UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShadow (psychology)WorkloadMode (computer interface)Computer scienceCognitionDecision support systemHuman–computer interactionControl (management)SimulationArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cognitive Shadow is a prototype tool intended to support decision making by autonomously modeling human operators’ response pattern and providing online notifications to the operators about the decision they are expected to make in new situations. Since the system can be configured either in a reactive “shadowing” or a proactive “recommendation” mode, this study aimed to determine its most effective mode in terms of human and model accuracy, workload, and trust. Subjects participated in an aircraft threat evaluation simulation without decision support or while using either mode of the Cognitive Shadow. Whereas the recommendation mode had no advantage over the control condition, the shadowing mode led to higher human and model accuracy. These benefits were maintained even when the tool was unexpectedly removed. Neither mode influenced workload, and the initial lower trust rating in the shadowing mode faded quickly, making it the best overall configuration for the cognitive assistant.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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