Using Cardiac and Electrodermal Activity as Cognitive Markers for Interruptions and Distraction in a Surveillance Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Security surveillance is frequently used to increase public safety. Characteristics of the surveillance rooms, however, pose many cognitive challenges pertaining to distraction and interruptions, which may affect surveillance performance. Affective computing could represent a potential solution. It involves the recognition and the interpretation of human states using, for instance, different psychophysiological measures. As a first step toward this goal, the present study aimed at assessing whether cardiac and electrodermal activity, could be used as potential markers of interruptions and distraction during a surveillance simulation. A total of 126 participants went through a simulation involving four 8-min scenarios using a high-fidelity urban security surveillance microworld. Task interruption in the form of a realistic secondary task to perform and distraction in the form of background noise representative of a busy operational centre were also implemented into the simulation. Different features of the electrocardiographic (ECG) signal varied with the presence of distraction, but also as a function of time on task. Electrodermal (EDA) features mainly varied as a function of time. These results suggest that distraction and time on task specifically impacted cognitive functioning, potentially increasing sympathetic activity through cognitive workload, and that EDA and ECG measures may represent relevant markers to use from an affective computing perspective to particularly pinpoint periods of distraction and hypovigilance. Implications for the development of user-adaptive systems are discussed.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».