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Enregistrement W1965213946 · doi:10.1145/2338676.2338680

To move or not to move

2012· article· en· W1965213946 sur OpenAlexaff
Bernhard E. Riecke, Daniel Feuereissen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoystickVirtual realityMotion (physics)IllusionComputer scienceComputer visionControllabilitySimulationArtificial intelligencePsychologyMathematicsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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