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Enregistrement W3000822078 · doi:10.1080/10400435.2020.1719557

A feasibility study of eye gaze with biofeedback in a human-robot interface

2020· article· en· W3000822078 sur OpenAlexafffund
Isao Sakamaki, Kim Adams, Mahdi Tavakoli, Sandra A. Wiebe

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGlenrose Rehabilitation Hospital FoundationCIHR Skin Research Training CentreCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGazeFixation (population genetics)Haptic technologyRobotAuditory feedbackHuman–computer interactionComputer scienceVirtual machineEye movementEye trackingInterface (matter)BiofeedbackModalitiesTask (project management)Virtual realityComputer visionSimulationArtificial intelligencePhysical medicine and rehabilitationEngineeringPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Play is a vital activity in which children learn skills and explore the environment through object manipulation. Assistive robots have been used to provide access to play, and Forbidden Region Virtual Fixture (FRVF) guidance at the user interface could help the users make the robot traverse the play environment more efficiently because it behaves like virtual walls to follow. Eye gaze was used to indicate the user's intended target and generate the location of the virtual walls in a card sorting task. We eliminated the typical computer screen required for visual feedback to confirm gaze location, and examined the use of alternative feedback. In this feasibility study, first a group of adults without physical impairment tested the system with auditory and vibrotactile feedback modalities for the gaze fixation and with the virtual walls on and off for robot movement. Then case studies with children and individuals with physical impairments were performed. Even though gaze fixation feedback and the virtual wall did not improve the performance of adult participants without impairment, the feedback increased the speed and accuracy of the gaze fixation and the virtual walls improved the movement efficiency for the participants with impairment and a 6-year-old child without impairment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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