Modes of immersion and stress induced by commercial (off-the-shelf) 3D games
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
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle