Vection lies in the brain of the beholder: EEG parameters as an objective measurement of vection
Notice bibliographique
Résumé
CURRENT TRENDS IN VECTION RESEARCHVection is typically defined as the subjective experience of self-motion in the absence of physical movement through space (Dichgans and Brandt, 1978;Hettinger et al., 2014).Vection is a common phenomenon in simulated environments such as driving/flight simulators, virtual reality (VR) interfaces, or video games (Riecke, 2011).Although vection was first described more than a century ago, the scientific interest in vection has recently been growing (see Frontiers in Psychology, 2015, The Future of Vection for a special issue devoted entirely to vection).Part of the motivation driving the need to better understand the mechanisms underlying vection comes from the fact that quantifying or characterizing vection may be critical to understanding its role in a variety of research approaches, theoretical assumptions, and applications.For example, outstanding questions include: (1) Is vection necessary to equate the behaviors elicited in simulated environments with those elicited in comparable real world environments?(2) Must a user experience true vection to optimize "transfer of training" effects across a variety of applications (e.g., transferability of driver training within a simulator to real world outcomes)?If vection elicits perceptions and behaviors under certain circumstances that are comparable to those elicited during real physical movements through space, the application of vectioninducing techniques could have wide-ranging implications.The biggest challenge in addressing these questions is that there are no well-validated, objective measures that can reliably identify or characterize the experience of vection.Instead, vection is typically measured using nonstandardized subjective rating scales that differ widely from study to study.The need for objective measurements is important for several reasons.For instance, the absence of objective and standardized measurements dramatically hampers the ability to compare across studies and verify the reproducibility of results.Further, any conclusions drawn from vection research (theoretical or applied) are based on a series of assumptions all hinging on the interpretation of qualitative data.In a recent review paper, Palmisano et al. (2015) emphasized the need for objective measurements of vection.In this paper we highlight EEG as a promising technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».