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Enregistrement W7161834808 · doi:10.82308/8976

Representations for the blind of depth information in photographs

2025· dissertation· en· W7161834808 sur OpenAlexaboutno aff
Emmanuel Wilson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Plan (archaeology)Painting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’Internet, un média principalement visuel, présente des défis pour les personnes aveugles et malvoyantes (BLV), notamment pour l'interprétation d'éléments courants du web comme les graphiques en ligne. Traditionnellement, lors de la visualisation de photographies, l'observateur dépend de sa compréhension des concepts visuels et de la perspective pour comprendre une scène, ce qui est fondamentalement problématique pour une personne aveugle. Cette recherche vise à combler cet écart d'accessibilité en développant un pipeline automatique qui exploite la perspective du monde de la communauté BLV et l'applique aux photos en utilisant un appareil abordable pour les consommateurs. De plus, cette recherche vise à explorer les effets de l'interprétation des photos pour la communauté BLV en utilisant une vue a base de caméra (vue de face) ou une vue en plan (vue de dessus).L'étude principale présentée dans cette thèse utilise un dispositif à retour de force à 2 degrés de liberté (DoF), le 2DIY de Haply Robotics, pour simuler le placement des objets dans les photos au sein d'un espace virtuel. Des données ont été collectées auprès de sept participants BLV de la région du Grand Montréal. Ils ont exploré quatre photos (deux de chaque perspective) et ont fourni leurs avis avec des entrevues semi-structurés. Les résultats ont indiqué que la plupart des utilisateurs aveugles préféraient la vue de dessus lorsqu'ils exploraient les photos, les participants attribuant à cette perspective un score de confiance plus élevé, bien que cela ne soit pas statistiquement significatif. De plus, il a été constaté que les participants pouvaient identifier les objets au premier plan et à l'arrière-plan dans la scène et déduire plus de détails concernant la photo en utilisant la vue de dessus par rapport à ceux utilisant la vue de face. Ces résultats fournissent des considérations pour les études futures, ainsi que la base d'un pipeline, fournissant aux chercheurs les outils nécessaires pour convertir un graphique d'une vue de face à une vue de dessus. Les observations faites soutiennent la literature qui suggèrent que l'interprétation par la communauté BLV de certains espaces, tels que les pièces ou large espace, est représentée depuis une perspective vue de dessus. Les résultats de cette thèse suggèrent également que cette perspective peut être appliquée à l'espace au sein des photos. Cela ouvre la voie à des recherches futures visant à étendre l'accessibilité aux graphiques en ligne pour la communauté BLV en explorant de nouvelles approches pour représenter les informations spatiales dans une photo

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,548
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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