Electroencephalography Shows Effects of Age in Response to Oddball Auditory Signals: Implications for Semi-Autonomous Vehicle Alerting Systems for Older Drivers
Notice bibliographique
Résumé
This research considers the efficacy of auditory alert systems for semi-autonomous vehicles from the perspective of the neurological processing of multi-modal information.While semiautonomous vehicles are growing in popularity, there is much to be discovered concerning driver safety.For example, understanding how the brain integrates multi-model information is essential to determining the efficacy of auditory alerting systems in semi-autonomous vehicles.The present work reports on how the auditory processing of deviant and standard stimuli is impacted by age and workload conditions at regions of the brain involved in the auditory processing pipeline.Electroencephalography (EEG) and behavioural data from five older (57-78) and five younger (18-26) participants were collected.Participants completed a visual memory task with low-and high-workload conditions along with a novel paired-click paradigm.Behavioural results showed the expected negative effects of age on visual task accuracy and response times.EEG results showed that in the low-workload visual task condition both younger and older adults partially overcame the redundancy effect of the second paired tone when a highly salient stimulus was presented.In contrast, P200 neural responses to these oddball tones were attenuated in older adults in the high-workload conditions of the visual memory task.These findings have implications for how alerting systems are implemented in semi-autonomous vehicles.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».