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Enregistrement W2112262347 · doi:10.1080/10400435.2014.926468

A Detachable Electronic Device for Use With a Long White Cane to Assist With Mobility

2014· article· en· W2112262347 sur OpenAlexfundno aff
Emily E. O’Brien, Aaron Mohtar, Laura Diment, Karen Reynolds

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal SocietyUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCaneSample (material)Computer scienceGround levelSimulationEngineeringArchitectural engineeringGround floor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vision-impaired individuals often use a long white cane to assist them with gathering information about their surroundings. However, these aids are generally not used to detect obstacles above knee height. The purpose of this study is to determine whether a low-cost, custom-built electronic device clipped onto a traditional cane can provide adequate vibratory warning to the user of obstacles above knee height. Sixteen normally sighted blindfolded individuals participated in two mobility courses which they navigated using a normal white cane and a white cane with the electronic device attached. Of the 16 participants, 10 hit fewer obstacles, and 12 covered less ground with the cane when the electronic device was attached. Ten participants found navigating with the electronic device easier than just the white cane alone. However, the time taken on the mobility courses, the number of collisions with obstacles, and the area covered by participants using the electronic device were not significantly different (p > 0.05). A larger sample size is required to determine if the trends found have real significance. It is anticipated that additional information provided by this electronic device about the surroundings would allow users to move more confidently within their environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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