Notice bibliographique
Résumé
What is it like to go blind? 350 million people around the world live with severe vision impairment, ranging from those who can see a couple of letters on a sight chart to those who perceive no light at all. In this book we meet some of them, including artists, poets, scientists, architects, politicians, broadcasters and musicians. Together, we discuss every stage of life with vision impairment – from childhood and education to dating, employment and ageing – as well as the portrayal of blind people in literature and film, the use of technology by people with vision impairment, and the psychological effects of losing vision. Vision Impairment also reviews the major causes of sight loss today and shows the effect of these diseases on visual function. It surveys new and emerging treatments for serious eye diseases and explores what it is like to have vision restored after decades of being blind. Based on Michael Crossland’s extensive work in children’s and adults’ low vision clinics, and his 20 years of research into vision impairment, the book blends individual stories, key research findings and the most recent scientific discoveries to present an informative yet optimistic overview of living with sight loss. Praise for Vision Impairment ‘The key strength of this book is how scientific concepts around ophthalmology, vision science and sight loss are brought to life by letting patients explain what these concepts mean to them. This is not a book that has been written “about” patients; it has been written “with” them. In this sense, it is very much original, and I enjoyed reading it tremendously.’ Keziah Latham, Anglia Ruskin University
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,231 | 0,117 |
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 ».