Utilisation d'une interface cerveau-ordinateur par un client présentant un traumatisme craniocérébral
Bibliographic record
Abstract
Contexte . Il n'y a qu'un savoir limité sur l'efficacité des modes d'accès à l'ordinateur. Cet article présente le rapport de cas d'un client présentant un traumatisme crâniocérébral grave qui, quatre ans après son acciden t, a essayé une interface cerveau-ordinateur (technologie Cyberlink). Objectifs . Évaluer le rendement dans l'utilisation de l'ordinateur (c'est-à-dire, le maniement du clavier et de la souris) et le degré de réalisation de trois occupations (c'est-à-dire, la communication écrite, les relations interpersonnelles et les loisirs). Méthodologie . Un entraînement de 16 semaines (2 X sem.) et un suivi trois mois post intervention ont été réalisés. L'activation de l'ordinateur avec Cyberlink a été testée avec les mouvements latéraux des yeux, les ondes de relaxation et d'activation du cerveau et la musculature faciale. Constatations . Après 8 semaines d'entraînement avec Cyberlink, il n'y avait aucune amélioration dans le maniement du clavier et de la souris. L'essai d'une autre interface (écran tactile) a finalement permis d'optimiser les fonctions de la souris. Conséquences pour la pratique . Les incapacités au niveau de l'endurance et de la mémoire peuvent être contrecarrées par un entraînement de l'utilisation de l'ordinateur répétitif, flexible et sur une longue période.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".