Validation d’une vidéo d’animation pour l’évaluation visuelle de l’hémianopsie homonyme
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L’hémianopsie homonyme (HH) a un impact significatif sur les activités quotidiennes, et les méthodes actuelles d’évaluation des personnes ayant une amputation du champ visuel ne permettent pas de combiner l’évaluation de la vision centrale et périphérique. Objectifs : Cette étude visait à valider un film d’animation innovant comme nouvel outil d’évaluation pour mesurer l’étendue du champ visuel aveugle, à établir une norme auprès d’une population contrôle en bonne santé visuelle et à déterminer le niveau de faisabilité du test. Méthodologie : La vidéo d’animation présentait une série de personnages à détecter. Elle était présentée sur 160° répartis sur 3 moniteurs d’ordinateur. Un eye-tracker était utilisé pour vérifier la stabilisation de la tête et le contrôle de la fixation. Quarante participants en bonne santé, âgés de 18 à 75 ans, ont été recrutés. Résultats : La plupart des animations ont été perçues par des participants contrôle sains, ce qui a permis d’établir une norme pour le test. Concernant l’appréciation du test, 60 % des participants l’ont beaucoup apprécié, 29 % l’ont aimé et 11 % ont eu une opinion neutre. Conclusion : Cet outil écologique évalue simultanément la vision centrale et la vision périphérique à l’aide d’un film d’animation. Avec des normes établies à partir d’une population générale ayant une vision saine et un accueil positif des participants, cet outil pourrait être utilisé pour évaluer et dépister les personnes suspectées d’avoir une HH, en particulier chez les enfants.
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 | 0.004 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".