The effects of a dual task on gaze behavior examined during a simulated flight in low-time pilots
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive load can impair an operator's ability to optimally scan and process relevant information that is critical to the safe and successful operation of an aircraft. Since the cognitive demands experienced by pilots fluctuate throughout a given flight due to changes in task demands that range from high to low cognitive load, it has become increasingly important to objectively track and quantify these changes accordingly. The analysis of eye movements has been shown to be a promising method to understand information acquisition, processing efficiency, and how these aspects of cognition impact pilot performance. Therefore, the aim of the current study was to assess the impact of a dual task paradigm on low-time pilot flight performance and gaze behavior during two phases of flight with varying levels of cognitive load. Twenty-two licensed pilots (<350 h) completed simulated flight circuits alongside an auditory oddball task under visual flight rules conditions. Self-reported situation awareness scores and auditory task performance revealed the dual task was more demanding than the single tasks. Flight performance and gaze behavior indicated that primary task performance and information processing remained unaffected. These results suggest that the recruited pilots attained a level of skill proficiency that enabled the efficient deployment of cognitive resources to successfully complete the flying task under states of increased cognitive load. Combined with previous research findings, the results suggest that the effect of secondary tasks depends on the type of tasks used (i.e., simple/choice response tasks, memory recall, etc.). The utility of using a dual task and gaze behavior to probe flight proficiency and information processing efficiency throughout training are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».