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Enregistrement W4403408544 · doi:10.1061/jcemd4.coeng-14618

Fear Arousal Drives the Renewal of Active Avoidance of Hazards in Construction Sites: Evidence from an Animal Behavior Experiment in Mice

2024· article· en· W4403408544 sur OpenAlexaff
Hanliang Fu, Zihao Xia, Yubing Tan, Yong Peng, Chaojie Fan, Xiaotong Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArousalPsychologyAnimal behaviorCognitive psychologyNeuroscienceDevelopmental psychologyBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is emerging evidence that negative emotions can be leveraged to help construction workers recognize hazards, with fear being closely associated with avoidance behavior among negative emotions. Previous research has indicated that decision-making during a simulated crisis differs significantly from real crisis scenarios. In order to induce fear arousal based on actual harm (referred to as real fear arousal), this study utilized the high degree of consistency between humans and mice in conducting a three-phase experiment employing a modified two-way active avoidance paradigm. The study’s key finding indicates that integrating construction elements into the modified two-way active avoidance paradigm can activate the renewal of active avoidance behavior toward shocks under conditions of fear arousal throughout the experiment. The level of fear demonstrated a significant impact on active avoidance of hazards (AAH) in the three-phase experiment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,289 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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