The Effectiveness of Simulator Motion in the Transfer of Performance on a Tracking Task Is Influenced by Vision and Motion Disturbance Cues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the importance of platform motion to the transfer of performance in motion simulators. BACKGROUND: The importance of platform motion in simulators for pilot training is strongly debated. We hypothesized that the type of motion (e.g., disturbance) contributes significantly to performance differences. METHODS: Participants used a joystick to perform a target tracking task in a pod on top of a MOOG Stewart motion platform. Five conditions compared training without motion, with correlated motion, with disturbance motion, with disturbance motion isolated to the visual display, and with both correlated and disturbance motion. The test condition involved the full motion model with both correlated and disturbance motion. We analyzed speed and accuracy across training and test as well as strategic differences in joystick control. RESULTS: Training with disturbance cues produced critical behavioral differences compared to training without disturbance; motion itself was less important. CONCLUSION: Incorporation of disturbance cues is a potentially important source of variance between studies that do or do not show a benefit of motion platforms in the transfer of performance in simulators. APPLICATION: Potential applications of this research include the assessment of the importance of motion platforms in flight simulators, with a focus on the efficacy of incorporating disturbance cues during training.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle