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Enregistrement W4394866886 · doi:10.53555/sfs.v10i2.2489

Finding Commonly Lost Indoors For Visually Impaired

2023· article· en· W4394866886 sur OpenAlexvenueno aff
Purtee Jethi Kohli, Deepak Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisually impairedComputer sciencePsychologyPhysical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world body WHO has studied the world population over the decades in 2022 that Nearly 2.6%of the world population has some of seeing difficulty permanent or temporary. And American Foundation for the Blind (AFB) approximates nearly 24-25 people in United States; they encounter various challenges inside or outside premises. One of the greatest challenge if finding common items like keys wallet reading glasses etc. In the doing the literatures survey phase emphasis by many scholars has been on finding way navigation ,reading plain text or bar code reading currency recognition, the prime Moto of this paper is to establish or come up with an effective algorithm for the visually disabled people finding day to day things like glasses keys cell phone handkerchief and other miscellaneous objects. Introduction In the developed and developing places have had an eye for future and have recognized the need and importance and potential of IoT , how it will reflect in the coming times and how it be reflected on the future so has proposed their need for national approaches in exploring IoT enabling technologies. Considering developed nations like example, the UK, USA governments st aside enormous funding for IoT research and technology initiatives (Fleisch 2013; Klair et al. 2010). The initiatives in these fields and applications supply the particular needs that direct the theoretical research. For instance, the Internet of Things Architecture (IoT-A) programme aimed to provide the IoT reference model and architecture in order to maintain application requirements and specifications. Japan also joined the band wagon by proposing “u-Japan x ICT” and “i-Japan strategies” in 2008 and 2009; To let the world that it not much behind the usa, UK counties

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,016 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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