GAMIFICAÇÃO PARA TRATAMENTO DE DISTÚRBIOS VISUAIS, O VILÃO SE TORNA HERÓI
Notice bibliographique
Résumé
A tecnologia proporciona diversas possibilidades e pelo seu acesso simples as pessoas aderiram de forma acentuada ao seu uso. De modo que isto trouxe consigo algumas consequências, especialmente para a visão, pelo excesso de tempo de uso das telas e games. Existe uma considerável parte da população que utiliza aparelhos eletrônicos intensamente para realizar suas tarefas diárias, seja para se relacionar com outras pessoas, para trabalhar com diversos tipos de telas. Essa utilização pode se tornar exacerbada e ocasionar alguns malefícios devido a exposição a luz azul, tais como fadiga ocular, sedentarismo, alteração no ciclo circadiano e o uso exagerado da acomodação, ocasionando estresse e fadiga ocular. A tecnologia pode proporcionar benefícios, podendo contribuir para tratamentos de distúrbios visuais, utilizando o ambiente virtual, ou ainda servindo de ferramenta para documentar as disfunções, objetivando-se de maneira não invasiva melhorar a visão binocular e acuidade visual de forma mais atrativa e interessante que os métodos tradicionais. Através de pesquisas bibliográficas e publicações indexadas nas plataformas Scielo, PubMed e Google Acadêmico, demonstra-se a importância de pesquisas sobre a manutenção e reabilitação de saúde visual.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».