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Enregistrement W4312983521 · doi:10.1177/1071181322661481

Using Signal-to-Noise Ratio to Explore The Cognitive Cost of The Detection Response Task

2022· article· en· W4312983521 sur OpenAlexaff
Prarthana Pillai, Balakumar Balasingam, Francesco Biondi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)CognitionCognitive loadComputer scienceSensitivity (control systems)Noise (video)Measure (data warehouse)Effects of sleep deprivation on cognitive performanceSignal-to-noise ratio (imaging)Pupil sizeElementary cognitive taskPupil diameterPupilPupillary responsePsychologyArtificial intelligenceElectronic engineeringEngineeringTelecommunicationsData miningImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Detection Response Task (DRT) is a standardized measure of cognitive load requiring manual responses to intermittent stimuli. Given its simplicity, it is hypothesized that its completion will not interfere with the primary task. However, recent studies challenge this assumption showing a definite cost of DRT performance. In this study we adopt signal-to-noise ratio (SNR), a measure commonly used in communication engineering: 1) to explore the cognitive cost of DRT 2) to compare the sensitivity of DRT performance and pupil size in measuring cognitive load. SNR was calculated using the data from a study wherein DRT performance and pupil size were recorded while participants completed increasingly difficult mental tasks. We conclude that DRT completion interfered with the overall cognitive task demand and showed pupil size’s greater sensitivity to changes in cognitive load. Though exploratory, our study advances using SNR as a powerful tool for data integration in HF/E research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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