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Record W7056094061

Étude de l'utilisation de l'information tridimensionnelle dans les systèmes de substitution sensorielle de la vision vers l'audition

2023· dissertation· fr· W7056094061 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicSuperconducting Materials and Applications
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsVision disorderEconomic lawSelf evaluation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, plus 756000 personnes sont atteintes de pertes visuelles partielles ou totales. Les
\nimplants rétiniens sont coûteux et lourds à mettre en place. Les systèmes de substitution sensorielle
\nde la vision vers l’audition (VASSDs), qui encodent l’environnement visuel en sons, sont des
\ntechnologies alternatives aux implants rétiniens, non invasives et peu coûteuses. Les VASSDs
\nrécents utilisent des caméras 3D, ce qui permet de transmettre directement l’information de
\nprofondeur aux utilisateurs. Bien que ces systèmes soient prometteurs, leur utilisation reste
\npour le moment limitée aux laboratoires de recherche. Le but de cette thèse est de permettre la
\nconception de VASSDs plus efficaces afin qu’ils soient adoptés de façon généralisée. Nous avons
\ndonc conduit des expériences permettant d’analyser et comprendre comment les utilisateurs se
\ncomportent avec ces systèmes, de choisir pertinemment les informations visuelles à encoder et de
\ndévelopper des règles d’encodage de l’information visuelle en sons qui soient intuitives.
\nNous avons d’abord quantifié les potentiels avantages de l’ajout de l’encodage sonore de la
\nprofondeur dans les systèmes récents. Pour cela, nous avons développé et réalisé des expériences
\nde localisation et de déplacement à l’aveugle avec un système comportant un mode 2D et 3D.
\nLes deux modes encodent en temps réel la position des objets dans des images capturées par une
\ncaméra. Le mode 3D encode en plus la distance entre le système et l’objet. Pour la localisation, les
\nparticipants ont été plus rapides à comprendre la scène avec le mode 3D qui encode la profondeur.
\nCependant, avec le mode 2D , ils étaient tout de même capables d’estimer les distances après un
\ncourt l’entraînement. Pour la navigation, les participants ont été aussi performants avec le mode
\n2D qu’avec le mode 3D.
\nNous avons ensuite évalué l’efficacité de différentes méthodes d’encodage de la profondeur en
\nsons afin de déterminer la plus efficace. La fréquence, l’amplitude et la réverbération sonore ainsi
\nque le taux de répétition de sons courts et aigus (bips) et le rapport signal/bruit d’un mélange
\nd’un son pur avec du bruit ont été étudiés. Des participants voyants aux yeux bandés devaient
\npositionner un objet au bon endroit avec l’aide des différentes méthodes d’encodage sonore de
\nla profondeur. Dans l’ensemble, le taux de répétition des bips a donné les meilleurs résultats
\nsur le plan quantitatif (précision du positionnement et mémorabilité) et sur le plan qualitatif (les
\nparticipants ont considéré que cette méthode était la plus naturelle pour encoder la profondeur).
\nLa sonification basée sur la fréquence du son fournit une bonne précision, mais les participants
\nne la trouvaient pas naturelle pour encoder la profondeur. Le mélange d’un son pur avec un bruit
\nblanc a reçu un bon retour qualitatif et pourrait également être envisagé.
\nNos expériences ont été réalisées avec des participants voyants ayant les yeux bandés. Nos
\nrésultats demeurent valides avec des personnes devenues non voyantes tard dans leur vie puisque
\nles mêmes stratégies que les personnes voyantes sont utilisées pour accomplir des tâches spatiales.
\nNous rapportons aussi des expériences menées avec un sujet non voyant de naissance qui
\nsuggèrent que nos résultats pourraient demeurer valides avec une telle population.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.218
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.199 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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