Eye Movement Evaluation of Pedestrians' Mobile Phone Usage at Street Crossings
Notice bibliographique
Résumé
Vision is one of the most important human senses, accounting for most of the external information pedestrians receive while crossing the street. However, distracted mobile phone usage during street crossing consumes pedestrians’ cognitive resources and diverts their visual attention. As a result, pedestrians may be unable to fully concentrate on observing the traffic environment and effectively planning their crossing path and behavior. This study evaluated the effect of pedestrian behavioral activities at street crossings on eye-movement (EM) characteristics. The crossing tasks were natural behavior, voice call, text messaging, and listening to music. The tasks were further categorized as simple or complex. A total of 29 participants were recruited in Nanjing: 18 males (62.1%) and 11 females (37.9%) with an average age of 23.59 years (SD = 2.44). The Friedman test was used to analyze differences in saccade frequency, fixation time, browsing number, and browsing time across different scenarios. Text messaging had the most significant impact on pedestrians’ EM characteristics, followed by voice call; music listening had a relatively weaker effect. Secondary task difficulty influenced the percentage of browsing, viewing, and to some extent gaze time. On the other hand, music rhythm and style only partially influenced the percentage of gaze and gaze time. Mobile phones substantially affected pedestrians’ EM characteristics and attention allocation for the same level of secondary task difficulty. These findings contribute to a better understanding of pedestrians’ visual characteristics under distracted mobile phone usage conditions and provide valuable insights for developing appropriate measures to enhance pedestrian safety.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».