A mirror in the sky: the effects of map format and user expertise on navigation performance and mental workload
Notice bibliographique
Résumé
A novel map display concept named Mirror in the Sky (MitS) has been introduced to improve performance and reduce workload in navigation tasks. However, this display will be novel to most users and as such, an evaluation of MitS in comparison with more conventional map formats is warranted. This study investigated the effects of map display format (MitS vs. north-up and track-up maps) and user expertise on mental workload (MWL) and performance, using both soldiers (experts) and civilians (novices) as participants. Participants followed a prescribed route to a destination in a virtual environment (route following task) while also performing a secondary task (detection response task). Soldiers generally performed better than civilians. Soldiers reported a higher MWL with MitS than with the north-up map, whereas civilians reported a higher MWL with MitS than with the track-up map. Regardless of user expertise, there were performance and workload challenges with MitS, despite its potential. Practitioner summary: A new map display concept called Mirror in the Sky (MitS) was compared with two conventional map formats: a north-up and track-up map. The experiment tested soldier and civilian users in a route following task. Both groups got further into the route and had fewer obstacle collisions with north-up and track-up maps than they did with the MitS map. MWL measures generally indicated higher workload with MitS. Abbreviations: MitS: mirror in the sky; FFOV: forward field of view; AR: augmented reality; MWL: mental workload; VR: virtual reality; HF: human factors; HR: heart rate; HRV: heart rate variability; DRT: detection response task; DRDC: defence research and development Canada; VE: virtual environment; RT: response time; ANOVA: analysis of variance
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 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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».