From the small screen to the big world: mobile apps for teaching real-world face recognition to children with autism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AN Sung, A Bai, JG Bowen, B Xu, LM Bartlett, JC Sanchez, MD Chin, LJ Poirier, MR Blinkhorn, AC Campbell, JW Tanaka Centre for Autism, Research, Technology and Education (CARTE), Department of Psychology, University of Victoria, Victoria, BC, Canada Abstract: In their everyday situations, individuals with autism spectrum disorder (ASD) encounter problems perceiving and understanding the facial expressions of others. If people with ASD have difficulties interpreting facial emotions, it is not surprising that they would struggle in their daily social interactions. An important question is whether facial emotion skills can be learned through systematic instruction and training. The accessibility, portability, and engagement of mobile devices (ie, smartphones, tablets) afford exciting new opportunities for creating innovative apps in emotional face training. In this article, we review the current crop of facial emotion apps for autism. We evaluate the apps according to the following criteria: face-processing skills, social attributes, and usability. We discuss the key ingredients of face-processing apps that will help a person on the autism spectrum make the transition from the small screen of the mobile device to the big world of real life. Keywords: mobile apps, emotion, facial expression, development, social skills, gamification
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle