Using Simulation to Better Understand the Effects of Aging on Driver Visibility
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude de preuve de concept pilote a exploré une méthodologie utilisant la simulation virtuelle pour quantifier les angles non visibles des visibilités optiques, et en utilisant des avatars tirés d’une ancienne base de données (n= 100). Les logiciels Siemens Jack ont simulé les angles morts de huit avatars des conducteurs âgés (quatre femmes). Les avatars masculins et féminins ont été mis à l’échelle aux petites tailles (25ecentile) et aux grandes tailles (75ecentile), basé sur la distribution de la hauteur de la base de données des conducteurs âgés, et ils avaient l’amplitude de mouvement du cou “normal” (65 degrés) ou “anormal” 50 degrés (ROM). Un modèle virtuel d’une Volkswagen Beetle a été utilisé pour illustrer les angles morts lignes de visée à gauche et à droit pour chaque avatar. La moyenne ligne de visée entre les angles morts était de 22,3 pourcent et 10,4 pourcent dans les conditions «normales» et «anormales» de rotation du cou (ROM), respectivement. Les conducteurs âgés ayant des troubles fonctionnels affectant le cou (ROM) sont plus susceptibles d’avoir des problèmes avec l’angle mort / ligne de visée gauche. Les résultats sont discutés comme ils se rapportent à des considerations du dessein des véhicules pour les personnes agées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".