MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050526968 · doi:10.1177/154193120304700129

Effects of Viewpoint Displacement on Navigational Performance in Virtual Environments

2003· article· en· W2050526968 sur OpenAlexaff
Wenbi Wang, Paul Milgram

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocentric and exocentricCursor (databases)Human–computer interactionComputer scienceSet (abstract data type)Displacement (psychology)SimulationComputer visionArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viewpoint tethering, as a way of integrating information from both egocentric and exocentric frames of reference, has been proposed as a means of supporting efficient navigation in virtual environments. In this paper, we report our latest findings on the effects of tether length on navigational performance. Twelve volunteers participated in an experiment in which they were instructed to control an aircraft-shaped cursor flying through a set of virtual tunnels and to answer questions about the environment. Experimental results showed that: (1) subjects' global awareness performance improved with an increase of tether length; and (2) neither the short tether nor the long tether supported the best local guidance performance. Rather, the best performance was observed for an intermediate length tethered display. The existence of an optimal value for this parameter provides useful guidelines for the design of navigational system interfaces.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual MeetingMême sujetSpatial Cognition and NavigationTravaux en français237 207