Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Arguably, automation is fast transforming many enterprise business processes, transforming operational jobs into monitoring tasks. Consequently, the ability to sustain attention during extended periods of monitoring is becoming a critical skill. This manuscript presents a Brain-Computer Interface (BCI) prototype which seeks to combat decrements in sustained attention during monitoring tasks within an enterprise system. A brain-computer interface is a system which uses physiological signals output by the user as an input. The goal is to better understand human responses while performing tasks involving decision and monitoring cycles, finding ways to improve performance and decrease on-task error. Decision readiness and the ability to synthesize complex and abundant information in a brief period during critical events has never been more important. Closed-loop control and motivational control theory were synthesized to provide the basis from which a framework for a prototype was developed to demonstrate the feasibility and value of a BCI in critical enterprise activities. In this pilot study, the BCI was implemented and evaluated through laboratory experimentation using an ecologically valid task. The results show that the technological artifact allowed users to regulate sustained attention positively while performing the task. Levels of sustained attention were shown to be higher in the conditions assisted by the BCI. Furthermore, this increased cognitive response seems to be related to increased on-task action and a small reduction in on-task errors. The research concludes with a discussion of the future research directions and their application in the enterprise.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle