Eye movements reveal that drivers can predict the location of hazards in dynamic road scenes but gaze and awareness are dissociable
Notice bibliographique
Résumé
Parsing complex dynamic scenes is critical for navigating our visual world, and driving safely is a daily task that requires responding quickly to hazardous events. Theories of driver awareness suggest that drivers need to look at hazards to detect them, particularly in anticipation of hazard onset. Indeed, scene context may guide eye movements to likely hazard locations. However, given the complexity of real road scenes, drivers may rely instead on explicit cues of an impending collision before identifying the correct location. In 2024, we recorded eye position while 30 licensed drivers localized hazards in annotated dashcam footage. On correct trials, drivers started to look at where the hazard will be 2 s before onset, highlighting the importance of anticipatory processes in dynamic scene perception and safe driving. However, hazard-directed looking is not indicative of awareness, as 40% of missed hazards were foveated before response. Our results demonstrate early gaze guidance by scene context, which can help drivers anticipate hazards, an idea consistent with theories of driver awareness and with theories of visual search. However, looking directly at the hazard alone is not necessary or sufficient for hazard awareness and should not be used to index awareness in driver monitoring systems. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».