企業コンテキストにおけるセンサにより可能になったディジタル三者社会的ストレス試験【JST・京大機械翻訳】

Gavas Rahul D; Das Deepan; Bhattacharjee Tanuka; Sheshachala Mithun B; Hissaria Lalit K; Vempada Ramu R; Viraraghavan Venkata S; Choudhury Anirban D; Muralidharan Kartik; Ramakrishnan Ramesh K; Balamuralidhar P; Pal Arpan

文献

J-GLOBAL ID：201902227092731470 整理番号：19A2492587

企業コンテキストにおけるセンサにより可能になったディジタル三者社会的ストレス試験【JST・京大機械翻訳】

A Sensor-enabled Digital Trier Social Stress Test in an Enterprise Context

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資料名：
巻： 2019 号： EMBC ページ： 1321-1325 発行年： 2019年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

試行社会ストレス試験(TSST)プロトコルは,参加者における社会的および/または認知的ストレスを誘導する広く受け入れられている方法であり,その効果を研究する。伝統的に,このプロトコルは実験室または大学の設定において管理されており,オフィスにおけるより形式的ではない。本論文では,試験を行った企業の従業員から収集したマルチモーダルセンサデータの解析結果を報告した。著者らは,最小の研究者/試験管理者介入による半自動モードにおいてディジタル的にそれを投与することを可能にする適応について簡潔に議論する。著者らのセットアップにおいて,Galvanic Skin応答と光レチスモグラムを含む非侵襲性センサ信号を,ストレス誘発タスクの間と外部で収集した。20人の参加者から収集されたデータを分析し,TSSTのデジタル版の効果を評価するのに,状態交通不安インベントリー(STAI)スコアが必要であることを示した。サポートベクトルマシン分類器は,STAIスコアがグランドトルースとみなされた0.723のF_1スコアをもたらした。また,主観的解釈による変動を減少させるために,STAIスコアの変化に基づくグランドトルースのアイデアを導入し,それに対して,0.847のF_1スコアを得た。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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