Notice bibliographique
Résumé
It is common knowledge that animals such as bats and dolphins use echolocation to navigate the environment and/or to locate prey. It is less well known, however, that humans are capable of using echolocation as well. Here we present behavioral and fMRI data from two blind individuals (aged 27 and 45 years) who produce mouth-clicks and use click-based-echolocation to go about their everyday activities, which include walking through crowded streets in unknown environments, mountain biking, and other spatially demanding activities. Behavioral testing under regular conditions (i.e. in which each person actively produced clicks) showed that both individuals could resolve the angular position of an object placed in front of them with high accuracy (∼ 2° of auditory angle at a distance of 1.5 meters). This extremely high level of performance is remarkable, but not unexpected, given what they are capable of doing in everyday life. To validate the stimuli we planned to use in fMRI conditions, we took in-ear audio recordings from each individual during active echolocation and played those recordings back using MRI compatible earphones. In these conditions, both individuals were still able to use echolocation to determine with considerable accuracy the angular position, shape (concave vs. flat), motion (stationary vs. moving), and identity (car vs. tree vs. streetlight) of objects. Importantly, during the recordings, none of the objects emitted any sound but simply offered a sound-reflecting surface. We conclude that echolocation, during both active production and passive listening, enables our two participants to perform tasks that are typically considered impossible without vision. To investigate the neural substrates of their echolocation abilities, we employed our passive listening paradigm in combination with fMRI (see Abstract ‘Human Echolocation II’).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».