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World File Search System脑力负荷
脑力负荷与职业压力的关系
摘要 简介：飞机维修人员是容易产生工作压力的职业之一，因为它需要大量的知识和技能，以及快速准确地完成任务。此外，噪音、振动和极端温度等恶劣的工作环境也会增加工作量并引发职业压力。本研究旨在确定 PT. X 飞机维修人员的心理工作量与职业压力之间的关系。方法：本研究是一项横断面设计的描述性观察研究。本研究的样本是 PT. X 的所有官员，包括 21 名工程师和 20 名机械师。总共有 41 名官员被用作本研究的受访者。使用 NASA-TLX 方法收集心理工作量的数据，并使用简明工作压力问卷来测量 PT. X 飞机维修人员的职业压力。结果：本研究的结果表明，大多数官员的心理工作量很大，并且经历了中等程度的职业压力。 Spearman-rho相关性检验表明，心理负荷与职业压力之间存在中等相关性（r=0.306）。结论：可以得出结论，PT.X的飞机维修人员的心理负荷与职业压力之间存在相关性。关键词：飞机维修人员，心理负荷，职业压力
护士脑力负荷及其相关因素...
在过去的二十年里，由于患者意识的增强和住院时间的减少，护理强度和护理工作量有所增加[1]。工作量增加是医疗保健领域尤其是重症监护病房（ICU）中最重要的问题之一，可能会对护士和患者产生负面影响[2]。工作量是影响患者安全和护理质量的因素之一[3]。如今，由于现代科技的进步，工作环境发生了变化，因此，许多工作环境对个人的认知需求超过了身体需求。因此，根据职业类型的不同，人体工程学中有一个称为“心理工作量”的概念作为一般概念使用。护理是可以使用这一概念的职业之一。工作量不仅限于护士的体力任务；他们的认知任务（心理工作量）也是护士整体工作量的一个复杂部分[3，4]。
空中交通管制员 (ATC) 单位的脑力负荷分析...
摘要 空中交通管制员 (ATC) 是塔台上的空中交通管制员，负责控制飞机从起飞到着陆的整个过程。ATC是一个脑力劳动负荷较高的职业。这项研究旨在确定印度尼西亚航空巨港分公司空中交通管制员 (ATC) 部门的脑力负荷水平。此类研究是描述性定性研究。研究数据收集是使用 NASA 任务负荷指数、访谈和观察进行的。样本是通过有目的的技术对总共六名知情人进行确定的。研究表明，机场控制塔 (ADC) 单位在时间需求维度 (439.4) 中占主导地位，因为它受到 11 个关键条件的影响。进近控制服务 (APP) 单位在努力维度 (412.2) 中最高，它受到保持最小间隔任务的影响，而区域控制中心 (ACC) 单位在总体绩效维度 (372.2) 中占主导地位，因为所需的成功程度是完美的。机场管制塔台 (ADC) 单位的平均 ATC 脑力负荷为 89，进近管制服务 (APP) 单位为 81，区域管制中心 (ACC) 为 86，均属重脑力负荷因此需要对工作组织实施定期调查和评估。关键词：工作量测量、脑力负荷、NASA TLX、空中交通管制员 参考书目：34 (1988-2016)
成功应对高强度脑力负荷和压力 - oatao
图 3 与心理工作量相关的大脑激活和停用。（a）统计参数图说明了 TNT 中心理工作量的主要影响。彩色条表示激活高度的 t 值（+ 10 至 � 10）。展示了在 2-back 与 0-back 期间激活增加（红色）和减少（蓝色）的皮质区域。为了便于说明，地图的阈值为 p < .001 FWE 校正。激活叠加在受试者的解剖 T1 扫描上，并标准化为标准 MNI 空间。ACC，前扣带皮层；PCC，后扣带皮层；DLPFC，背外侧前额叶皮层；DMPFC，背内侧前额叶皮层；PC，顶叶皮层（顶上回和顶下小叶）；SMA，辅助运动区； VMPFC，腹内侧前额皮质。（b）条形图显示相对于静止条件，0-back 和 2-back 条件下峰值体素处 BOLD 信号增加/减少的百分比。标明了 MNI 坐标。该百分比是针对每个任务难度级别的所有区块（即安全和威胁）计算的。误差线为 SEM。浅灰色 = 0-back，中灰色 = 2-back
基于脑电独立成分特征的心理负荷分类方法
摘要：脑力负荷过大会降低工作效率，脑力负荷过低会造成人力资源的浪费。研究操作员的脑力负荷状况具有十分重要的意义。现有的脑力负荷分类方法是基于脑电图（EEG）特征的，由于脑电电极记录到的通道信号是一组混合的脑电信号，类似于多源混合语音信号，其分类准确率往往较低。直接对混合信号进行分析以区分脑电信号的特征是不明智的。本研究借鉴混合语音信号的盲源分离（BSS）思想，提出了一种基于脑电独立分量（ICs）特征的脑力负荷分类方法。该方法利用独立分量分析（ICA）来获取纯净的信号，即ICs。该方法直接利用IC的能量特征进行特征提取，直接提取IC的能量特征对脑力负荷进行分类。与现有的解决方案相比，所提出的方法可以获得更好的分类结果。所提出的方法可能为实现快速、准确、自动的脑力负荷分类提供一种途径。
低水平和高水平脑力负荷之间的转换可以提高多任务处理能力
职业应用 复杂而动态的环境包括军事行动、医疗保健、航空和驾驶，要求操作员在不同程度的心理工作负荷之间无缝转换。然而，人们对工作负荷增加的速度如何影响多任务处理性能知之甚少，尤其是在现实任务中。我们评估了无人机 (UAV) 指挥和控制试验台的动态多任务环境中工作负荷的逐渐增加和突然增加，并将其与恒定工作负荷进行了比较。与工作负荷保持在低或高水平时相比，发现工作负荷转换可以提高响应时间和准确性。这些结果表明，工作负荷转换可以让操作员更好地调节心理资源。这些发现还可以为操作和技术的设计提供信息，以协助操作员管理认知资源，包括消除低工作负荷期间警惕性下降和高工作负荷期间数据过载的不利影响。
神经人体工程学方法用于脑力负荷、参与度和人类表现
在安全关键行为的背景下，对认知表现的评估和预测是任何关注人类操作员的学科的关键问题。大多数研究都集中在心理工作量的测量上，但尽管对该主题进行了数十年的研究，但这一构想仍然难以实施。神经人体工程学的最新进展扩展了我们对不同操作领域的神经认知过程的理解。我们提供了一个框架来解开那些支撑任务需求、唤醒、心理工作量和人类表现之间关系的神经机制。这种方法主张针对那些在绩效效率降低之前的特定心理状态。在包含任务参与和唤醒的二维概念空间中，识别和映射了许多不良的神经认知状态（走神、努力放弃、坚持不懈、注意力不集中现象）。我们认为，监测前额叶皮层及其失活可以指示从正常操作状态到受损状态的一般转变，在这种情况下，绩效可能会下降。我们确定了专门解释这些状态的神经生理学、生理学和行为标记。然后，我们提出了一种神经适应性对策类型，以缓解这些不良心理状态。
D2.1 回顾对认知、健康和福祉的影响...
(3) 引入 VR 作为新的 ICT 工具需要在交互和界面方面做出改变，这可能会影响脑力负荷。但交互和界面本身可能会导致脑力负荷过重，因为它们需要更高的工作记忆资源。看来，在 VR 中转换的典型任务确实需要更多的工作记忆资源，例如用键盘读写。然而，VR 允许信息空间化。尽管需要更高的工作记忆资源，但当任务利用空间信息时，这种空间化似乎可以提高绩效。通常，由于这些空间信息的可能性，数据可视化和分析似乎在 VR 中运行良好。
航空公司面试准备 - 尼尔森航空学院
要通过航空公司的面试，需要付出很多努力和牺牲。虽然软技能非常重要，不容忽视，但航空公司最终还是要雇佣飞行员。除了从开始训练以来一直在完善的动手飞行技能外，你还必须能够证明自己能够承受在多机组环境中操作大型复杂飞机所需的高脑力负荷。我们的模拟器课程是专门为帮助你培养这些技能而定制的。
使用脑电图测量心理负荷的影响和解释对适当人工智能依赖的影响
摘要。人们期待人工智能能改善人类在各个领域的决策能力，尤其是高风险、困难的任务。然而，人类对人工智能建议的依赖往往是不恰当的。解决这个问题的常用方法是向决策者提供有关人工智能输出的解释，但迄今为止结果好坏参半。人们往往不清楚何时可以适当地依赖人工智能，何时解释可以提供帮助。在这项工作中，我们进行了一项实验室实验（N = 34），以研究人类对（可解释的）人工智能的依赖程度如何取决于不同决策难度引起的心理负荷。我们使用脑电图（Emotiv Epoc Flex 头罩，32 个湿电极）来更直接地测量参与者的心理负荷，而不是自我评估。我们发现，决策的难度（由诱发的心理负荷表明）强烈影响参与者适当依赖人工智能的能力，这通过相对自力更生、相对人工智能依赖以及有无人工智能的决策准确性来评估。虽然依赖对于低脑力负荷决策是合适的，但参与者在高脑力负荷决策中容易过度依赖。在这两种情况下，解释都没有显著影响。我们的结果表明，应该探索常见的“推荐和解释”方法的替代方案，以帮助人类在具有挑战性的任务中做出决策。