Driving performance is better predicted by unintentional rather than intentional mind-wandering in high density traffic
Notice bibliographique
Résumé
Mind-wandering occurs when attention is diverted from a primary task by off-task thoughts. When the primary task is driving, mind-wandering can interfere with driving performance. Some theories consider mind-wandering to be primarily an intentional response to low demand conditions (cognitive underload) while others consider it the result of unintentional attentional lapses. If mind-wandering is primarily intentional, it might be expected to be more prevalent in low demand drives than high. In contrast, if mind-wandering is the result of an unintentional lapse, it might be as likely to occur in low and high demand conditions, and thus more closely related to driver performance than intentional mind-wandering because it occurs more on high demand drives. We used a driving simulator to assess drivers ( N = 34), manipulating the amount of traffic to vary the cognitive demands of the drive. We also measured mind-wandering using periodic thought-probes to assess whether or not the drivers were engaged in off-task thought (mind-wandering), and if they were, whether they were doing so intentionally or unintentionally. Overall, there was significantly more mind-wandering on low than high traffic drives, and in particular, more intentional mind-wandering (a marginal effect: p = 0.055). However, reports of intentional mind-wandering were relatively rare. In the low traffic drive, there was 4 times more unintentional than intentional mind-wandering; in the high traffic drive there was 6 times more. Furthermore, unintentional mind-wandering predicted driving performance best, accounting for 14–18 % of the variance in speed variability, steering, and hazard response in the high traffic drive.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».