Can Three-Dimensional Multiple Object Tracking Training Be Used to Improve Simulated Driving Performance? A Pilot Study in Young and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Driving ability has been shown to be dependent on perceptual-cognitive abilities such as visual attention and speed of processing. There is mixed evidence suggesting that training these abilities may improve aspects of driving performance. This preliminary study investigated the feasibility of training three-dimensional multiple object tracking (3D-MOT)—a dynamic, speeded tracking task soliciting selective, sustained and divided attention as well as speed of processing—to improve measures of simulated driving performance in older and younger adults. A sample of 20 young adults (23–33 years old) and 14 older adults (65–76 years old) were randomly assigned to either a 3D-MOT training group or an active control group trained on a perceptual discrimination task as well as 2048. Participants were tested on a driving scenario with skill-testing events previously identified as optimal for cross-sectional comparisons of driving ability. Results replicated previously identified differences in driving behaviour between age groups. A possible trend was observed for the 3D-MOT trained group, especially younger adults, to increase the distance at which they applied their maximum amount of braking in response to dangerous events. This measure was associated with less extreme braking during events, implying that these drivers may have been making more controlled stops. Limitations of sample size and task realism notwithstanding, the present experiment offers preliminary evidence that 3D-MOT training might transfer to driving performance through quicker detection of or reaction to dangerous events and provides a rationale for replication with a larger sample size.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».