Testing Senders’ Visual Occlusion Model: Do Operators (Drivers) Really Predict During Visual Occlusion?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The present study tests the hypothesis that humans are capable of predicting the state of a system during visual occlusion, an assumption often made in models of sampling behaviour, but seldom tested. BACKGROUND: In 1967, John Senders introduced the visual occlusion paradigm to evaluate attentional demand of tasks such as automobile driving. Despite multiple studies employing this paradigm, the concept of operators actually being able to resolve uncertainty during occlusion by predicting system output has remained unvalidated. METHOD: A self-paced visual occlusion monitoring task was contrived, involving a randomly rotating basin with a ball at the bottom. Participants were required to detect critical events (ball falling off the edge) while looking only as often as subjectively deemed necessary. Assuming the need to resolve uncertainty imposed by the random rotations, we examined relations between occlusion durations and system states preceding occlusion, for different glance durations, to infer whether predicting may have taken place. RESULTS: Results suggested that glance requests were consistent with the use of simple first order predictions. This pertained not only for longer (300 and 500 ms) glances, but even for 100 ms glances whenever critical events were imminent. CONCLUSION: The presumption that human operators are capable, under certain circumstances, of predicting system state in the absence of visual information appears feasible; however, glance duration plays an important role. APPLICATIONS: By providing support for some of its basic premises, the use of Senders' visual occlusion paradigm as a potential tool for evaluating human monitoring performance has been strengthened.
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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 | 0,005 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».