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Enregistrement W4399738164 · doi:10.16910/jemr.17.1.6

Investigating the role of flight phase and task difficulty on low-time pilot performance, gaze dynamics and subjective situation awareness during simulated flight

2024· article· en· W4399738164 sur OpenAlex

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

RevueJournal of Eye Movement Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeTask (project management)Computer scienceCognitive psychologyFlight simulatorProxy (statistics)Eye movementInformation processingHuman–computer interactionPsychologyArtificial intelligenceSimulationMachine learningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaze behaviour has been used as a proxy for information processing capabilities that underlie complex skill performance in real-world domains such as aviation. These processes are highly influenced by task requirements, expertise and can provide insight into situation awareness (SA). Little research has been done to examine the extent to which gaze behaviour, task performance and SA are impacted by various task manipulations within the confines of early-stage skill development. Accordingly, the current study aimed to understand the impact of task difficulty on landing performance, gaze behaviour and SA across different phases of flight. Twenty-four low-time (<300 hours) pilots completed simulated landing scenarios under visual flight rules conditions. Traditional gaze metrics, entropybased metrics, and blink rate provided meaningful insight about the extent to which information processing is modulated by flight phase and task difficulty. The results also suggested that gaze behavior changes compensated for increased task demands and minimized the impact on task performance. Dynamic gaze analyses were shown to be a robust measure of task difficulty and pilot flight hours. Recommendations for the effective implementation of gaze behaviour metrics and their utility in examining information processing changes are discussed.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,371 · 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