Changement des patrons de mouvements oculaires en présence d’un scotome artificiel central
Bibliographic record
Abstract
La dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA) touche actuellement un million de Canadiens, ce qui en fait la principale cause de perte de vision au Canada. La DMLA cause l’apparition d’une tache aveugle au niveau de la macula – la zone centrale de la vision. Cette tache aveugle affecte la vision centrale rendant les perceptions visuelles floues ou déformées. L’impact de cette condition est considérable puisqu’elle rend impossible la conduite, difficile la lecture et entraîne ultimement une cécité totale. La DMLA a également été identifiée comme facteur de risque de la dépression et de l’isolement sociale, ce qui porte d’autant plus atteinte à la qualité de vie des patients. Une des avenues de réadaptation pour les patients est d’améliorer leur utilisation de leur fonction visuelle résiduelle, notamment la vision périphérique. Le but de la présente recherche est d’investiguer le potentiel réadaptatif d’un entraînement imposant l’utilisation de la vision périphérique chez des participants en bonne santé en présence d’une perte de vision centrale simulée. Une compréhension des changements dans les comportements des mouvements oculaires en présence d'un scotome artificiel central aidera à développer des programmes de réadaptation pour les personnes atteint de DMLA et plus largement les personnes présentant une perte visuelle centrale. Les résultats démontrent une adaptation des stratégies visuelles des participants, entraînant une augmentation de la performance, une réduction des temps de réponse et une meilleure discrimination, suggérant ainsi que l’entraînement est susceptible de contribuer à la réadaptation des personnes atteintes de pertes visuelles centrales.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".