Notice bibliographique
Résumé
The first major laboratory studies of vigilance by Mackworth in 1948 and later revealed a decline in the probability of detecting brief targets as the time on task increases. Whether referred to as a vigilance decrement or something else (e.g., a failure of sustained attention), because such failures have great applied significance (e.g., in road safety, radiology, air-traffic control, civil defense, etc.), understanding the vigilance decrement and discovering ways to avoid it are important goals for psychological science. The purpose of this historical review is to provide a picture of the extensive scientific literature exploring the nature(s) of the vigilance decrement, with an emphasis, but not exclusionary focus, on the signal detection theory framework. Beginning in the early 1960s, researchers started to interpret this decline in target detections using signal detection theory, wherein a decrease in detections can be attributed to a decrease in sensitivity of the observer to the difference between targets and non-targets, a conservative shift in the observer's response criterion, or, of course, both. Some early investigators suggested that which of these two causes of the decline in detections is operating may depend on the rate at which events (targets and non-targets combined) are presented: When the event rate is slow, criterion shifts dominate detection failures, whereas declines in sensitivity become more pronounced as event rates increase. Nevertheless, the contribution of sensitivity declines has been recently challenged. One source of the challenge is the relatively low false-alarm rate in so many studies on the vigilance decrement. Another is the possibility that for a variety of reasons, the observer in a relatively long vigil may stop attending to the source of the task-relevant signals. Some recommendations are offered based on our reading of the ~75 years of vigilance research.
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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 | 0,001 |
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 ».