Machine learning performance in EEG-based mental workload classification across task types: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The literature features a variety of tasks and methodologies to induce mental workload (MWL) and to assess the performance of MWL estimation models. Because no standardized benchmark task or set of tasks exists, the comparison of different machine learning (ML) solutions in this field is difficult, as their performance is significantly dependent on these factors. In this paper, we present the first comprehensive examination of ML models' performance in EEG-based MWL classification across task types. To achieve this, we categorized ML studies based on the task type used in their experiments and compared models' performances across these categories. Notably, a significant drop in MWL classification accuracy was observed among the best-performing models in multitasking studies where MWL was rated based on quantitative task load, compared to those in single-tasking studies and studies where MWL was subjectively rated. This points to the inherent challenges associated with estimating MWL in more complex tasks such as multitasking. This is particularly relevant for practical applications, as real-world tasks typically involve some degree of multitasking. By comparing ML models' performances across task types, this review provides valuable insights into the state-of-the-art of EEG-based MWL estimation, highlights existing gaps in the field, and points to open questions for further research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 découle