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Enregistrement W4386263144 · doi:10.23880/eoij-16000307

Transportation-Related Human Factors in High-Altitude Regions: Review, Needs, and Novelties

2023· article· en· W4386263144 sur OpenAlex
Easa SM

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueErgonomics International Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringPerceptionEffects of high altitude on humansAltitude (triangle)CognitionAffect (linguistics)HazardGeographyPsychologyEngineeringMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The low pressure at high altitudes (above 2500 m) causes hypoxia (decreased oxygen) that affects people’s physiological and psychological characteristics. Specifically, hypoxia may affect the neural function of the brain, leading to severe cognitive deficits and a significant decline in memory function and attention. This article addresses the effect of human factors on transportation design and operation at high altitudes (HA), with some details on the Tibet-China region. Specifically, the paper first reviews the basic transportation-related concepts for high altitude, including oxygen and temperature levels, driver perception-reaction time, hazard perception, vehicle speed, and walking speed. Then, the transportation users affected by high altitudes are discussed, including drivers, pedestrians, cyclists, passengers, and others. Next, the impacts of human factors on highway design and operation for HA regions are discussed along with the research needs. Finally, recent innovations to address the challenges of HA transportation are presented, along with case studies comparing some human factors of the plateau and plain areas. This article represents a valuable reference for future research in HA regions to improve transportation design and safety.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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