MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405752968 · doi:10.1299/jsmermd.2024.1p2-j04

A Method for Canines to Concentrate Presented Stimuli by Seamlessly Switching between Real-time and Recorded Video Using Automatic Curtain Manipulation

2024· article· en· W4405752968 sur OpenAlexaff
Takumi OOZONO, Kazunori Ohno, Shoichi NEZU, Shotaro Kojima, Ranulfo Bezerra, Miho Nagasawa, Takatomi Kubo, Toshitaka Yamakawa, Koichi Fujiwara, Satoshı Tadokoro

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Automated Systems
Établissements canadiensQUAD Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer graphics (images)Human–computer interactionComputer visionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aim to elucidate canine super-sensing, which is the ability to notice changes in human emotion. If we can elucidate canine super-sensing, we believe that it can be applied to various fields as a new sensing principle. For the purpose of elucidation, we have fabricated a device that presents stimuli to multiple canine senses. However, with the previously proposed method, the canine could not concentrate on the presented information due to the discomfort of the visual stimuli, and the canine did not concentrate on the presented stimuli for 30 seconds. In this paper, we describe how we improved the method of presenting visual information and automated the apparatus to shorten the experimental time.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec)Même sujetRobotics and Automated SystemsTravaux en français237 207