Effects of temporal and spatiotemporal cues on detection of dynamic road hazards
Notice bibliographique
Résumé
While driving, dangerous situations can occur quickly, and giving drivers extra time to respond may make the road safer for everyone. Extensive research on attentional cueing in cognitive psychology has shown that targets are detected faster when preceded by a spatially valid cue, and slower when preceded by an invalid cue. However, it is unknown how these standard laboratory-based cueing effects may translate to dynamic, real-world situations like driving, where potential targets (i.e., hazardous events) are inherently more complex and variable. Observers in our study were required to correctly localize hazards in dynamic road scenes across three cue conditions (temporal, spatiotemporal valid and spatiotemporal invalid), and a no-cue baseline. All cues were presented at the first moment the hazardous situation began. Both types of valid cues reduced reaction time (by 58 and 60 ms, respectively, with no significant difference between them, a larger effect than in many classic studies). In addition, observers' ability to accurately localize hazards dropped 11% in the spatiotemporal invalid condition, a result with dangerous implications on the road. This work demonstrates that, in spite of this added complexity, classic cueing effects persist-and may even be enhanced-for the detection of real-world hazards, and that valid cues have the potential to benefit drivers on the road.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| 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) | 0,002 | 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 ».