MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2147254335 · doi:10.3109/17483107.2010.542569

What's that sound? Distance determination and aperture passage from ultrasound echoes

2010· article· en· W2147254335 sur OpenAlexaff
T. Claire Davies, Shane D. Pinder, Catherine M. Burns

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Auckland
Mots-clésHuman echolocationComputer scienceAcousticsUltrasoundComputer visionArtificial intelligenceAperture (computer memory)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Individuals with visual impairment have difficulty detecting obstacles that are above waist height. A prototype device was developed to allow individuals to hear ultrasound reflections off environmental obstacles. The purpose of this research was to evaluate novices' ability to evaluate distance and pass through apertures using this device. METHOD: The first experiment evaluated the ability to judge the distance from a wall using the ultrasound system as compared to using auditory echolocation. The second examined time for passage, centreline accuracy and angle of rotation through different sized apertures. RESULTS: Distance judgement was found to be better with audified ultrasound than with auditory echolocation. When passing through apertures, audified ultrasound enabled centreline precision similar to that of vision, but individuals did not rotate their shoulders while passing through suggesting that more practice is necessary to combine perceptive information with proprioceptive action. CONCLUSIONS: The ability to judge distance and navigate through an environment with obstacles using a device which audifies ultrasound was shown to be better than using auditory echolocation, but not as effective as vision. This device will allow individuals with visual impairments to better detect and avoid environmental obstacles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDisability and Rehabilitation Assistive TechnologyMême sujetTactile and Sensory InteractionsTravaux en français237 207