Narrative and Gaming Experience Interact to Affect Presence and Cybersickness in Virtual Reality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research has established a link between presence and cybersickness in virtual environments, but there is significant disagreement regarding the directionality of the relationship (positive or negative) between the two factors, and if the relationship is modulated by other top-down influences. Several studies have revealed a negative association between the factors, highlighting the prospect that manipulating one factor might affect the other. Here we examined if a top-down factor (narrative context) enhances presence, and whether this effect is associated with a decrease in cybersickness. We analyzed the association between responses to questionnaire measures of cybersickness and presence, as well as the degree to which their relationship was affected by the administration of an ‘enriched’ or ‘minimal’ verbal narrative context. The results of the first experiment, conducted in a controlled laboratory environment, revealed that enriched narrative was associated with increased presence, but that the reductive effect of narrative on cybersickness depended on video gaming experience. We also observed the expected negative association between presence and cybersickness, but only in the enriched narrative group. In a second experiment, conducted with a diverse sample at a public museum, we confirmed our previous finding that presence and cybersickness are negatively correlated, specifically when participants experienced an enriched narrative. We also confirmed the interaction between narrative and gaming experience with respect to cybersickness. These results highlight the complexity of the presence-cybersickness relationship, and confirm that both factors can be modulated in a beneficial manner for virtual reality users by means of top-down interventions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».