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Enregistrement W7065696541

Differences between elderly and young drivers : driving vigilance in two tasks / by Ryan Toxopeus.

2007· dissertation· en· W7065696541 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVigilance (psychology)AlertnessPoison controlSleep deprivationArousalDriving simulatorHuman factors and ergonomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"According to statistics for 2003, 9 in 100,000 people in Canada died from driving accidents. A high percentage (30-40%) of these took place due to sleepiness on monotonous road conditions. Therefore, driver vigilance must be studied in order to attempt to decrease these fatal accidents. Thiffault and Bergeron (2003) have proposed a model for fatigue and vigilance which involves both endogenous and exogenous factors. In this framework, endogenous factors would include any fluctuation in alertness which originates from within the driver, such as circadian variations associated with the time of day, fatigue generated from the task itself, and sleep related problems that the individual may be suffering. Exogenous factors that influence driving vigilance are those which come from the task itself, such as road geometry and road-side environmental cues. The authors also suggest that mental under-load caused by such driving conditions could be as important as overload from urban expressway conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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