Spatial navigation with horizontally spatialized sounds in early and late blind individuals
Notice bibliographique
Résumé
Blind individuals often report difficulties to navigate and to detect objects placed outside their peri-personal space. Although classical sensory substitution devices could be helpful in this respect, these devices often give a complex signal which requires intensive training to analyze. New devices that provide a less complex output signal are therefore needed. Here, we evaluate a smartphone-based sensory substitution device that offers navigation guidance based on strictly spatial cues in the form of horizontally spatialized sounds. The system uses multiple sensors to either detect obstacles at a distance directly in front of the user or to create a 3D map of the environment (detection and avoidance mode, respectively), and informs the user with auditory feedback. We tested 12 early blind, 11 late blind and 24 blindfolded-sighted participants for their ability to detect obstacles and to navigate in an obstacle course. The three groups did not differ in the number of objects detected and avoided. However, early blind and late blind participants were faster than their sighted counterparts to navigate through the obstacle course. These results are consistent with previous research on sensory substitution showing that vision can be replaced by other senses to improve performance in a wide variety of tasks in blind individuals. This study offers new evidence that sensory substitution devices based on horizontally spatialized sounds can be used as a navigation tool with a minimal amount of training.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».