Modes of immersion and stress induced by commercial (off-the-shelf) 3D games
Notice bibliographique
Résumé
Developing a stress-management training (SMT) system and protocol for soldiers can help them cope better with stress experienced in theatre operations. Using 3D horror games in virtual reality (VR) can present an attractive simulation method for soldiers. This study was conducted to find out whether it is possible to stress soldiers moderately using VR and which technology is more efficient to do so. A total of 47 soldiers returning from Afghanistan played two 3D first-person shooter (FPS)/horror games (Killing Floor and Left 4 Dead) on three different types of immersive technologies (a 22-inch stereoscopic monitor, a 73-inch stereoscopic TV and a CAVE™). As a control and reference comparison of induced stress, participants were exposed to the Trier Social Stress Test (TSST), a standardized stress-inducing procedure. Results were supporting of our work, devising an effective low-cost and high-buy-in approach to assist in teaching and practicing stress-management skills. Repeated measures analyses of variance (ANOVAs) revealed statistically significant increases in the soldiers’ respiration rates and heart rates while playing the 3D games and during the TSSTs. No significant interactions were found. Increases in physiological arousal among the soldiers were significant when comparing the baseline to the immersion and to the TSST, but not when comparing both stressors. Immersion in 3D games is proposed as a practical and cost-effective option to create a context that allows practicing SMT.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».