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Enregistrement W4212895111 · doi:10.1109/contie54684.2021.00010

Assistive Technology for Visually Impairment: Three Research Initiatives

2021· article· en· W4212895111 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Alejandra Cardenas Castaneda, Rupendra Raavi, Carolina Padilla Velasco Marco Antonio Martinez Cano, Robee Kassandra Adajar, Jay Shiro Tashiro, Patrick C. K. Hung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssistive technologyVisual impairmentInterpreterSign languageDeaf blindBlindnessSightConvention on the Rights of Persons with DisabilitiesUniversal designPsychologyConventionComputer scienceInternet privacyOptometryPolitical scienceMedicineHuman–computer interactionAudiologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the latest report from the World Health Organization, at least 1 billion people are affected by vision impairment. According to the Canadian National Institute of Blind (CNIB), an estimated 1.5 million blind individuals suffer sight loss. Another 5.59 million have a visual condition, which may lead to eye loss, in Canada. Fortunately, assistive technology aims to enable people to live a healthy and independent life with equal opportunities in society. Conforming to the United Nations (UN) Convention on the Rights of Persons with Disabilities (CRPD), this short paper presents three assistive technology research initiatives for visual impairment, namely Paper Blocky Coding, American Sign Language (ASL) Online Interpreter, and Robotic Guide Dog. This paper will introduce the ideas of each research initiative and conclude with suggestions for future works.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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