Moving from Virtual Reality Exposure-Based Therapy to Augmented Reality Exposure-Based Therapy: A Review
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the move from virtual reality exposure-based therapy to augmented reality exposure-based therapy (ARET). Unlike virtual reality (VR), which entails a complete virtual environment (VE), augmented reality (AR) limits itself to producing certain virtual elements to then merge them into the view of the physical world. Although, the general public may only have become aware of AR in the last few years, AR type applications have been around since beginning of the twentieth century. Since, then, technological developments have enabled an ever increasing level of seamless integration of virtual and physical elements into one view. Like VR, AR allows the exposure to stimuli which, due to various reasons, may not be suitable for real-life scenarios. As such, AR has proven itself to be a medium through which individuals suffering from specific phobia can be exposed "safely" to the object(s) of their fear, without the costs associated with programing complete VEs. Thus, ARET can offer an efficacious alternative to some less advantageous exposure-based therapies. Above and beyond presenting what has been accomplished in ARET, this paper covers some less well-known aspects of the history of AR, raises some ARET related issues, and proposes potential avenues to be followed. These include the type of measures to be used to qualify the user's experience in an augmented reality environment, the exclusion of certain AR-type functionalities from the definition of AR, as well as the potential use of ARET to treat non-small animal phobias, such as social phobia.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».