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Enregistrement W2506377871 · doi:10.4018/978-1-61520-731-2.ch015

The Use of Virtual Reality in Clinical Psychology Research

2010· book-chapter· en· W2506377871 sur OpenAlexaff
Patrice Renaud, Sylvain Chartier, Paul Fedoroff, John B. Bradford, Joanne L. Rouleau

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of OttawaUniversité du Québec en OutaouaisInstitut national de psychiatrie légale Philippe-PinelUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityPerceptionMediationCognitionPsychologyHuman–computer interactionComputer scienceCognitive psychologyCognitive scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presents research that is laying a foundation for new simulation applications that promise learning-oriented treatments for mental health conditions. After presenting background on their technologies and measurement techniques, the authors describe experimental applications of this approach. Analysis of negative and positive responses to virtual reality (VR) stimuli, as well as their complex composites, can lead to a better understanding of patient responses, including fundamental perceptual and cognitive causal relationships. Measuring patients’ dynamic parameters in VR simulations can possibly lead to new treatment approaches for psychopathologies The biological and behavioral feedback obtained by virtual mediation, based on parameters of the perceptivo-motor dynamics such those described in this chapter, represents a promising avenue for future investigation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,137 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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