Can unreliable auditory hazard warnings help the driver? The effect of timing errors and false alarms on road hazard detection in dynamic road scenes.
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle-based warnings that speed road hazard detection can reduce collision incidence and severity. However, no technology is perfect, and it is critical to understand the impact of incorrect cues on hazard detection. This study, conducted between September 2022 and September 2023, examined the impact of non-spatial hazard warning auditory cues on licensed drivers’ ability to localize hazards (situations requiring immediate response to avoid a collision) in real road footage when cues are mistimed (Experiment 1) and when cues include false alarms (Experiment 2). In Experiment 1, we varied the duration between cue and hazard onset, and found that earlier cues speeded responses more than later cues, and warning cues reduced response time regardless of timing. However, each trial included a hazard, whereas hazards are rare on the road. In Experiment 2, we added false alarm warnings and hazard-absent trials in two cue reliability conditions (80% and 50%), and these cues did not significantly affect hazard localization performance regardless of reliability. Although earlier auditory temporal warnings can speed hazard localization, these benefits disappear in the presence of false alarms in attentive drivers and suggest that classic cueing results may not necessarily translate to dynamic natural scenes with ambiguous targets onsets.
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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 | 0,001 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».