The effect of the presence of physical obstacles during blind navigation
Notice bibliographique
Résumé
Locomotion is essential in daily life. Past research has shown that healthy subjects are successful in reaching a short-distance destination without vision (Thomson 1980). The objective of this study is to describe reaction to the known presence of physical obstacles when navigating in a straight or diagonal path without vision for 8 meters. Ten healthy subjects (19-23 years old) participated in this study. Kinematic data were collected with a Vicon Motion Analysis System including 8 cameras, with a full-body marker set. Pool noodles were used to create physical obstacles. For the total distance travelled by the subject, there was no significant differences between the straight path and the diagonal path [F(2,18) = 0.04, p > 0.05]. Also, a significant difference was found between the presence of zero, one or two obstacles [F (2, 18) = 17.85, p < 0.05]. For the final angular deviation of the subject, there was no significant differences between straight path and diagonal path [F(1,9) = 3.489, p > 0.05 ]. There was a close to significant difference between the presence versus absenceof obstacles [ F(2,18) = 3.368, p= 0.057]. Without obstacle, subjects undershoot the target. However, we found that for every obstacle added, there was an impact on the distance travelled, as subjects walked further.Acknowledgments: CIHR, Physiotherapy Foundation of Canada and University of Ottawa
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».