Comparing the effectiveness of stereo projection versus 3D TV in inducing self-motion illusions (vection)
Notice bibliographique
Résumé
A necessary part of developing effective and realistic Virtual Reality (VR) simulations is emulating perceptual sensations that occur to humans in corresponding natural environments. VR users are often seated and unable to freely move through the virtual world, therefore necessitating other means to simulate and perceive self-movement. One approach to tackle this challenge is to induce embodied illusions of self-motion ("vection") in stationary observers, typically by providing moving visual stimuli on a wide field-of-view display. While numerous stimulus parameters have been shown to affect vection [see Riecke, 2011 for a review], there is little research investigating how the type of display itself might contribute. Here, we compared the vection-inducing potential as well as user experience and usability of two common displays for large-field stimulation: A passive stereoscopic projection setup and a 3D television with shutter glasses. Uncovering differences in vection between these displays would contribute to the theoretical understanding of vection and the potential relevance of different display properties, and guide the development of more immersive and effective VR setups. From a practical standpoint, this study helps to determine whether the more expensive projection system provides a benefit over the more accessible and affordable 3D television.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».