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Enregistrement W2547462571 · doi:10.1109/gem.2014.7047969

Physiological acrophobia evaluation through in vivo exposure in a VR CAVE

2014· article· en· W2547462571 sur OpenAlexafffund
João P. Costa, James Robb, Lennart E. Nacke

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVirtual realityImmersion (mathematics)AnxietyExposure therapyVirtual Reality Exposure TherapyPsychologyApplied psychologyComputer scienceSimulationHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acrophobia (i.e., the fear of heights) is commonly treated using Virtual Reality (VR) applications. Patients that suffer from this clinical condition can experience extreme levels of anxiety, stress, and discomfort, even at relatively low heights. VR computer-assisted virtual environments (CAVEs) have been found to be highly immersive and successful in the treatment of acrophobia. The general method of evaluating therapy progress is through self-reported questionnaire measures. However, these are subject to participant bias. Physiological measures, on the other hand, could provide a more objective way of assessing acrophobia. To our knowledge, psychophysiological measures are not commonly used in the evaluation of acrophobes and their therapy progress within CAVEs. Thus, we present a CAVE application for acrophobia treatment, which includes a physiological feedback mechanism to assess patient progress. It also permits patient movement to facilitate increased presence and immersion. In this application, players sequentially gain access to increasing heights as they successfully progress through lesser heights, as assessed through the evaluation of their physiological responses to VR stimuli.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,267 · 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
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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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