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Record W7161834808 · doi:10.82308/8976

Representations for the blind of depth information in photographs

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

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicParticipatory Visual Research Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPerspective (graphical)Plan (archaeology)Painting

Abstract

fetched live from 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

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.846
Threshold uncertainty score0.996

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.548
GPT teacher head0.678
Teacher spread0.130 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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