Influence of bone-conducted vibration on simulator sickness in virtual reality
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
Use of virtual reality (VR) technology is often accompanied by a series of unwanted symptoms, including nausea and headache, which are characterised as 'simulator sickness'. Sensory mismatch has been thought to lie at the heart of the problem and recent studies have shown that reducing cue mismatch in VR can have a therapeutic effect. Specifically, electrical stimulation of vestibular afferent nerves (galvanic vestibular stimulation; GVS) can reduce simulator sickness in VR. However, GVS poses a risk to certain populations and can also result in negative symptoms in normal, healthy individuals. Here, we tested whether noisy vestibular stimulation through bone-vibration can also reduce symptoms of simulator sickness. We carried out two experiments in which participants performed a spatial navigation task in VR and completed the Simulator Sickness Questionnaire over a series of trials. Experiment 1 was conducted using a high-end projection-based VR display, whereas Experiment 2 involved the use of a consumer head mounted display. During each trial, vestibular stimulation was either: 1) absent; 2) coupled with large angular accelerations of the projection camera; or 3) applied randomly throughout each trial. In half of the trials, participants actively navigated using a motion controller, and in the other half they were moved passively through the environment along pre-recorded motion trajectories. In both experiments we obtained lower simulator sickness scores when vestibular stimulation was coupled with angular accelerations of the camera. This effect was obtained for both active and passive movement control conditions, which did not differ. The results suggest that noisy vestibular stimulation can reduce simulator sickness, and that this effect appears to generalize across VR conditions. We propose further examination of this stimulation technique.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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