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Enregistrement W3045640687 · doi:10.3389/fnins.2020.00815

Spatial Competence and Brain Plasticity in Congenital Blindness via Sensory Substitution Devices

2020· review· en· W3045640687 sur OpenAlexafffund
Daniel‐Robert Chebat, F. Schneider, Maurice Ptito

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAriel University
Mots-clésSensory substitutionNeuroscienceSensory systemBlindnessNeuroplasticitySubstitution (logic)PsychologyCognitive psychologyComputer scienceMedicineOptometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In congenital blindness (CB), tactile, and auditory information can be reinterpreted by the brain to compensate for visual information through mechanisms of brain plasticity triggered by training. Visual deprivation does not cause a cognitive spatial deficit since blind people are able to acquire spatial knowledge about the environment. However, this spatial competence takes longer to achieve but is eventually reached through training-induced plasticity. Congenitally blind individuals can further improve their spatial skills with the extensive use of sensory substitution devices (SSDs), either visual-to-tactile or visual-to-auditory. Using a combination of functional and anatomical neuroimaging techniques, our recent work has demonstrated the impact of spatial training with both visual to tactile and visual to auditory SSDs on brain plasticity, cortical processing, and the achievement of certain forms of spatial competence. The comparison of performances between CB and sighted people using several different sensory substitution devices in perceptual and sensory-motor tasks uncovered the striking ability of the brain to rewire itself during perceptual learning and to interpret novel sensory information even during adulthood. We discuss here the implications of these findings for helping blind people in navigation tasks and to increase their accessibility to both real and virtual environments.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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