MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W595323545

Human Factors Assessment of Distraction, Workload, and Traffic Safety In Relation to Bus Operator Workload During Manual Stop Announcements

2014· article· en· W595323545 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Smahel, Alison Smiley

Notice bibliographique

RevueTransportation 2014: Past, Present, Future - 2014 Conference and Exhibition of the Transportation Association of Canada // Transport 2014 : Du passé vers l'avenir - 2014 Congrès et Exposition de 'Association des transports du Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadDistractionOperator (biology)Computer securityTransport engineeringTransit (satellite)EngineeringPublic transportComputer sciencePsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2007 the Human Rights Tribunal of Ontario decided that all transit operators should manually call out stops in order to address the problem of accessibility for persons with visual impairments. In response to this requirement a study was carried out to determine the effect on traffic safety of having bus operators make manual stop announcements. Specifically the study was designed to determine whether the manual announcement of stops increased bus operators’ distraction levels to a significant degree, with a resulting adverse impact on operator health and safety and general public safety. An on-road experiment was carried out to compare the current situation in which no stops are announced with two conditions: the manual announcement of only major stops and the manual announcement of all stops. Data were collected on two busy routes with twelve on-duty operators, including six novice and six experienced transit operators. Two miniature cameras and a microphone were installed on the bus; one camera was aimed towards the bus operator and the other was oriented toward the road scene ahead. Five measures were selected to assess safety in relation to making manual bus stop announcements: stop announcement accuracy, glances to the list of stop names, glances to mirrors, subjective ratings of operator workload, and subjective ratings of perceived safety. The number and length of off-forward view glances were used to estimate changes in crash risk. On average, bus operators were able to announce all stops with an accuracy of 79.3%. With respect to the announcement of all stops as compared to no stops, bus operators spent time glancing at the stop name sheet while the bus was in motion (1.24 glances per minute). Some of these glances lasted over two seconds in duration (15.3 long glances per hour). While announcing all stops, bus operators spent less time looking at their mirrors when departing from a bus stop (4.01 vs. 5.06 seconds). Bus operators reported a higher workload when announcing all stops (18.1 vs. 8.8 on a 21-point scale) as compared to announcing no stops. Despite receiving training prior to their test session, and being specifically instructed not to look at the stop announcement sheet while in motion, all operators made glances to the stop name sheet while the bus was in motion. Based on experimental data showing that a two second glance away from the road doubles crash risk, if all operators on all routes were required to announce all stops, in the worst case there could be an increase of 2.8 to 5.6 crashes per year.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation 2014: Past, Present, Future - 2014 Conference and Exhibition of the Transportation Association of Canada // Transport 2014 : Du passé vers l'avenir - 2014 Congrès et Exposition de 'Association des transports du CanadaMême sujetHuman-Automation Interaction and SafetyTravaux en français237 207