Analysis of Drivers’ Workload States on Highways in High Elevation Regions
Notice bibliographique
Résumé
The low-pressure (and low-oxygen) environment in plateau regions affects drivers’ psychophysiological states and, thus, driving behavior and road safety. Six scenarios of expressway exit ramps were constructed based on the UC/win-road simulator to quantitatively analyze the effect of the plateau environment on workload state. A total of 50 participants in Nanjing (altitude 50 m) and 50 participants in Lhasa (altitude 3,650 m) were recruited for the simulation experiments. Based on the principal component analysis, a sample entropy index (SEI) was constructed to reflect the drivers’ psychophysiological levels by combining the sample entropy of electroencephalogram (EEG) signals β%, β/(α+θ), β/α, and heart rate (HR). Meanwhile, the pupil area change rate and the percentage of fixation time and duration within the region of interest were analyzed to characterize the drivers’ visual workload. Based on the psychophysiological and visual load, the differences in workload states among plain and plateau drivers were analyzed using a regression model and a one-way analysis of variance (ANOVA) test. At the same time, the changing trends of the drivers’ workload states in the curved section of the exit ramp under different scenarios were analyzed. The plateau drivers experienced a higher level of mental stress and greater psychological load. Furthermore, the higher radius of horizontal curves reduced the visual load level for drivers when traveling on the highway exit ramp sections. These findings should serve as a valuable reference for refining the design of plateau expressway exit ramps and providing a theoretical basis for improving driving safety in plateau areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».