Notice bibliographique
Résumé
Today, the digital community has strongly allied with rich sensory human computer interfaces (HCIs) to better understand how people interact via their sense of touch. A variety of touch interaction systems are essential for real environments, such as teleconferencing systems for remote interpersonal communications, and virtual environments, such as interacting with virtual scenes using personal computers for gaming applications. Through our sense of touch, we are capable of perceiving different types of stimuli such as pressure, vibration, pain, temperature and position. Psychologists, physiologists, and engineers have collaborated to study touch and advance the understanding of the human senses. In this research at the University of Ottawa, we leverage knowledge of the psychology and perception of haptics to better understand the human tactile sensory system. We utilize a human sensory illusion called the "funnelling illusion" to display a dynamic tactile sensation, such as a smooth, continuous sensation on the human skin, with low-resolution vibrotactile actuators. After obtaining the illusion of a continuous movement of one tactile stimulus, we investigate the influence of temporal intensity changes of adjacent vibrotactile actuators located on the dorsal of the human forearm and upper arm. Furthermore, we examine the quality of the continuous movement according to the intensity change of the vibrotactile actuators in a linear and logarithmic pattern. Initial psychophysical experiments have revealed correlations between the distance, orientation and temporal order of the vibrotactile actuators with the preferred intensity variation, substantiating our research direction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».