Cognitive map formation in the blind is enhanced by three-dimensional tactile information
Notice bibliographique
Résumé
For blind individuals, tactile maps are useful tools to form cognitive maps through touch. However, they still experience challenges in cognitive map formation and independent navigation. Three-dimensional (3D) tactile information is thus increasingly being considered to convey enriched spatial information, but it remains unclear if it can facilitate cognitive map formation compared to traditional two-dimensional (2D) tactile information. Consequently, the present study investigated the impact of the type of sensory input (tactile 2D vs. tactile 3D vs. a visual control condition) on cognitive map formation. To do so, early blind (EB, n = 13), late blind (LB, n = 12), and sighted control (SC, n = 14) participants were tasked to learn the layouts of mazes produced with different sensory information (tactile 2D vs. tactile 3D vs. visual control) and to infer routes from memory. Results show that EB manifested stronger cognitive map formation with 3D mazes, LB performed equally well with 2D and 3D tactile mazes, and SC manifested equivalent cognitive map formation with visual and 3D tactile mazes but were negatively impacted by 2D tactile mazes. 3D tactile maps therefore have the potential to improve spatial learning for EB and newly blind individuals through a reduction of cognitive overload. Installation of 3D tactile maps in public spaces should be considered to promote universal accessibility and reduce blind individuals' wayfinding deficits related to the inaccessibility of spatial information through non-visual means.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».