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Enregistrement W2130931450 · doi:10.1533/abbi.2005.0035

Alternative Paths to Hearing (A Conjecture). Photonic and Tactile Hearing Systems Displaying the Frequency Spectrum of Sound

2006· article· en· W2130931450 sur OpenAlexaff
E.H. Hara

Notice bibliographique

RevueApplied Bionics and Biomechanics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotonicsSound (geography)Computer scienceCochlear implantAcousticsBrailleSIGNAL (programming language)Speech recognitionTelecommunicationsPhysicsPsychologyOptoelectronicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the hearing process is considered from a system engineering perspective. For those with total hearing loss, a cochlear implant is the only direct remedy. It first acts as a spectrum analyser and then electronically stimulates the neurons in the cochlea with a number of electrodes. Each electrode carries information on the separate frequency bands (i.e., spectrum) of the original sound signal. The neurons then relay the signals in a parallel manner to the section of the brain where sound signals are processed. Photonic and tactile hearing systems displaying the spectrum of sound are proposed as alternative paths to the section of the brain that processes sound. In view of the plasticity of the brain, which can rewire itself, the following conjectures are offered. After a certain period of training, a person without the ability to hear should be able to decipher the patterns of photonic or tactile displays of the sound spectrum and learn to ‘hear’. This is very similar to the case of a blind person learning to ‘read’ by recognizing the patterns created by the series of bumps as their fingers scan the Braille writing. The conjectures are yet to be tested. Designs of photonic and tactile systems displaying the sound spectrum are outlined.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0030,011
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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