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Enregistrement W7144233427 · doi:10.1002/j.1538-9235.2001.tb01261.x

The Development of the Ocutech VES‐Autofocus Telescope and a Future Binocular Version

2001· article· en· W7144233427 sur OpenAlexaboutno aff
Henry A. Greene, Jaroslav Pekar, Robert L. Beadles, LAWRENCE L. GOTTLOB

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueImage Processing Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésAutofocusTelescopeAdaptation (eye)Focus (optics)DiplopiaLarge Binocular Telescope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional optical low‐vision devices are hampered by the physical constraints of magnification—shallow depth of field and narrow field of view, and for telescopes, the need to change focus for different distances. These characteristics make low‐vision telescopic aids difficult to use, especially at important midrange distances. The Ocutech VES Autofocus bioptic telescope (VES‐AF) funded with National Institutes of Health–Small Business Innovation Research and Ontario (Canada) Ministry of Health grants, eliminates the need to manipulate the device to maintain focus. Clinical experience with the VES‐AF has shown that autofocus (AF) enhances the acceptance and utilization of telescopic devices. Difficulty ignoring the fellow eye while sighting through the device has been a complaint of users that has undermined device acceptance. Although occlusion is an option to alleviate the diplopia experienced, the development of a binocular version may further enhance the acceptance, adaptation to, and utilization of telescopic devices and may offer wider fields of view as well.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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