Diagnostic Monitoring Of Vigilance Decrement Using EEG Workload Indices

2012

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1177/1071181312561019
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The resource model of vigilance (Warm, Parasuraman, & Matthews, 2008) suggests that EEG-based indices of workload might be used to monitor the operator’s fitness to sustain signal detection. 92 participants performed a 40 minute vigilance task believed to be sensitive to resource availability. Half performed in a cued condition, half without cues. Findings confirmed that cueing reduces workload and enhances vigilance. EEG was recorded throughout performance. Of the various EEG indices analyzed, lower frequency alpha and the Task Load Index (TLI) corresponded most closely to changes in signal detection rates. Other indices, the Engagement Index (EI) and frontal theta, did not show systematic decrement but discriminated cued and uncued conditions towards the end of the task. Implications of the findings for using EEG to drive adaptive automation are discussed.