Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bats and dolphins are known for their ability to use echolocation. They emit bursts of sounds and listen to the echoes that bounce back to detect the objects in their environment. What is not as well-known is that some blind people have learned to do the same thing, making mouth clicks, for example, and using the returning echoes from those clicks to sense obstacles and objects of interest in their surroundings. The current review explores some of the research that has examined human echolocation and the changes that have been observed in the brains of echolocation experts. We also discuss potential applications and assistive technology based on echolocation. Blind echolocation experts can sense small differences in the location of objects, differentiate between objects of various sizes and shapes, and even between objects made of different materials, just by listening to the reflected echoes from mouth clicks. It is clear that echolocation may enable some blind people to do things that are otherwise thought to be impossible without vision, potentially providing them with a high degree of independence in their daily lives and demonstrating that echolocation can serve as an effective mobility strategy in the blind. Neuroimaging has shown that the processing of echoes activates brain regions in blind echolocators that would normally support vision in the sighted brain, and that the patterns of these activations are modulated by the information carried by the echoes. This work is shedding new light on just how plastic the human brain is. WIREs Cogn Sci 2016, 7:382-393. doi: 10.1002/wcs.1408 For further resources related to this article, please visit the WIREs website.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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 découle