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Enregistrement W2025224679 · doi:10.1111/j.0008-3658.2003.00037.x

Enhancing spatial learning and mobility training of visually impaired people—a technical paper on the Internet‐based tactile and audio‐tactile mapping

2003· article· en· W2025224679 sur OpenAlexaffvenueabout
Eva Siekierska, Richard Labelle, Louis Brunet, Bill Mccurdy, Peter Pulsifer, Monika Rieger, Linda O'Neil

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)University of CalgaryNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrientation and MobilityGeospatial analysisComputer scienceThe InternetVisually impairedMultimediaHuman–computer interactionCartographyWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thanks to advances in technology such as Internet‐based mapping and the development of special inks, papers and global positioning systems, map making for vision impaired people can provide a range of products (e.g., tactile, haptic and audio‐tactile maps) that can improve their independence, self‐confidence and everyday life. The applications of tactile maps include learning spatial concepts and geography; audio‐tactile maps combined with access to geospatial information can enhance mobility and independence. In 1998, the Mapping Services Branch (MSB) of the Earth Sciences Sector of Natural Resources Canada initiated a tactile mapping program. Now referred to as the Government on Line—Mapping for the Visually Impaired Project (Natural Resources Canada 2003a), it aims to serve the community with special needs, with emphasis on those who are blind or visually impaired, their teachers and mobility instructors. This technical paper discusses the various types of tactile and audio‐tactile maps of Canada developed by the MSB in cooperation with its partners and describe the current research and development activities carried out within the project. It also leads the reader to further information on audio‐tactile maps and touch‐ and sound‐based computer interfaces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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