Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Can self-motion perception in virtual reality (VR) be enhanced by providing affordable, user-powered minimal motion cueing? To investigate this, we compared the effect of different interaction and motion paradigms on onset latency and intensity of self-motion illusions ("vection") induced by curvilinear locomotion in projection-based VR. Participants either passively observed the simulation or had to actively follow pre-defined trajectories of different curvature in a simple virtual scene. Visual-only locomotion (either passive or with joystick control) was compared to locomotion controlled by a modified Gyroxus gaming chair, where leaning forwards and sideways (±10cm) controlled simulated translations and rotations, respectively, using a velocity control paradigm similar to a joystick. In the active visual+chair motion condition, participants controlled the chair motion and resulting virtual locomotion themselves, without the need for external actuation. In the passive visual+chair motion condition, the experimenter did this. Self-motion intensity was increased in the visual+chair motion conditions as compared visual-only motion, corroborating the benefit of simple motion cueing. Surprisingly, however, active control reduced the occurrence of vection and increased vection onset latencies, especially in the chair motion condition. This might be related to the reduced intuitiveness and controllability observed for the active chair motion as compared to the joystick condition. Together, findings suggest that simple user-initiated motion cueing can in principle provide an affordable means of increasing self-motion simulation fidelity in VR. However, usability and controllability issues of the gaming chair used might have counteracted the benefit of such motion cueing, and suggests ways to improve the interaction paradigm.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 découle