Examining the association between driver perceptions with clinical tests and simulated driving performance in Canadian long-haul truck drivers
Notice bibliographique
Résumé
Background Long-haul truck drivers (LHTD) routinely navigate challenging driving environments, which requires high levels of visual, cognitive, and physical functioning. While prior studies in older adults have demonstrated significant associations between functional abilities, self-perceptions, and driving performance, these relationships have not been examined among LHTD. Objectives The objectives of this study are to: (1) describe LHTD perceptions; (2) examine the associations between clinical test scores and driver perceptions; and (3) examine the associations between driver perceptions and simulated driving errors. Methods LHTD were recruited from various provincial and federal trucking associations and trucking companies across Canada. A sample of 36 LHTD completed a demographic questionnaire; objective health measures; Driving Comfort Scales (DCS) and Perceived Driving Abilities Scale (PDA); cognitive, visual, and motor tests; and two simulated drives with different environmental conditions. Results The mean age of the sample was 47.9 ± 12.3 years (range 22–69); 94.4 % were men. LHTD were highly comfortable driving during the day (DCS-D: 85.3 ± 9.2) and at night (DCS-N: 80.8 ± 12.3), however, their DCS-N scores were significantly positively associated with vehicle position, speed regulation, and adjustment to stimuli errors. Poorer scores on the RPWT, TMTA, and TMTB were significantly associated with lower driving comfort in scenarios that require quick decision-making (e.g., heavy traffic, other drivers not signaling). Conclusions The study highlights the significant role of physical and cognitive abilities in shaping LHTD self-perceptions, particularly in challenging conditions. To improve cognitive and on-road driving performance, future research should explore the development of a continuing education course for LHTD.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».