The search for instantaneous vection: An oscillating visual prime reduces vection onset latency
Notice bibliographique
Résumé
Typically it takes up to 10 seconds or more to induce a visual illusion of self-motion ("vection"). However, for this vection to be most useful in virtual reality and vehicle simulation, it needs to be induced quickly, if not immediately. This study examined whether vection onset latency could be reduced towards zero using visual display manipulations alone. In the main experiments, visual self-motion simulations were presented to observers via either a large external display or a head-mounted display (HMD). Priming observers with visually simulated viewpoint oscillation for just ten seconds before the main self-motion display was found to markedly reduce vection onset latencies (and also increase ratings of vection strength) in both experiments. As in earlier studies, incorporating this simulated viewpoint oscillation into the self-motion displays themselves was also found to improve vection. Average onset latencies were reduced from 8-9s in the no oscillating control condition to as little as 4.6 s (for external displays) or 1.7 s (for HMDs) in the combined oscillation condition (when both the visual prime and the main self-motion display were oscillating). As these display manipulations did not appear to increase the likelihood or severity of motion sickness in the current study, they could possibly be used to enhance computer generated simulation experiences and training in the future, at no additional cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».