Vection is facilitated by bone conducted vibration and galvanic vestibular stimulation
Notice bibliographique
Résumé
The illusory sense of self-motion that can occur when the visual field moves coherently ('vection') has revealed key insights into how sensory information is integrated. In the natural environment, moving through space generates an immediate perception that we are in motion. In the case of illusory self-motion, there are delays in the region of 5-10 seconds between seeing the visual field move and the feeling of vection. It has been suggested that this delay occurs due to the lack of concurrent vestibular signals accompanying visual motion onset. Any reduction in this delay could improve virtual reality (VR) immersiveness and potentially reduce 'simulator-sickness'. Researchers have attempted to reduce visual-vestibular mismatch using a technique that applies electrical stimulation to the vestibular organs, known as galvanic vestibular stimulation (GVS). Applying GVS can modulate vection and can visibly reduce nausea in VR. However, GVS is an invasive stimulation method that requires significant expertise to use appropriately. Here, we tested two techniques with the potential to provide similar benefits to GVS that are minimally invasive: chair vibration, and bone conducted vibration (BCV) applied to the mastoid processes. We examined vection magnitude and latency for wide field visual rotations, applying transient stimulation either concurrently or asynchronously with the start of visual motion. We found that both GVS and BCV, but not chair vibration, reduced vection latency compared to control when applied at the same time as visual motion onset. This difference vanished when stimulation and visual motion onset were asynchronous. Inspection of vection magnitude responses indicated no consistent differences across conditions. While we had used only roll for visual motion in the first experiment, a second experiment confirmed the same effects for yaw and pitch rotation. We therefore propose BCV as a promising candidate for reducing simulator sickness and increasing immersiveness in virtual environments. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».