Emotional turbulence during simulation training: Unraveling emotion dynamics and performance accuracy using simulations for pilot training
Notice bibliographique
Résumé
Affective responses, such as stress and emotions, are discussed as factors influencing human error in aviation; however, aviation research tends to explore affect as a subordinate element of cognition.Yet, more and more research is demonstrating that affective responses have a considerable effect on performance accuracy.Thus, the purpose of this dissertation is to examine the impact of pilots' affective responses on their flying performance accuracy in the context of training using simulations.The investigation started by synthesizing findings of previous research exploring affect and performance when using flight simulations, in a systematic literature review.Based on the findings of the literature review and previous research in education and psychology, two empirical studies were conducted aiming to understand the influence of emotions dynamics in flying performance.Emotions dynamics refer to the patterns and regularities characterizing fluctuations in emotions over time.Thus, the first study examines changes in performance and emotions dynamics (i.e., frequency, intensity, and variability of emotional responses) across training phases and difficulty levels in a flight simulation.The second empirical study builds on the previous one by examining the relationship between emotional variability and flying performance moderated by pilot trainees' perceived control and value over the task.The findings of this dissertation provide strong evidence that trainees' performance accuracy when performing simulated flying tasks is connected to their emotional responses.Particularly, findings from the empirical studies suggest that emotion dynamics might have adaptive functions for improving flying accuracy.Results demonstrate that affect and performance are dynamically impacted by training phases, difficulty levels, and subjective perceptions over the task.This dissertation concludes with a discussion of theoretical, methodological, and practical contributions, limitations, and future directions.I would like to thank my dissertation committee members, Dr. Jason Harley and Dr. Adam Dubé for their thoughtful advice in my comprehensive examination, research proposal, and this dissertation, their feedback helped improve this work.Thanks as well for sharing knowledge and advice to become a better researcher.Thanks to previous members of Advanced Technologies for Learning in Authentic Settings for their academic, professional, and personal advice as well as current members for their company and feedback during this doctoral journey
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».