Audiohaptic Feedback Enhances Motor Performance in a Low-Fidelity Simulated Drilling Task
Notice bibliographique
Résumé
When used in educational settings, simulations utilizing virtual reality (VR) technologies can reduce training costs while providing a safe and effective learning environment. Tasks can be easily modified to maximize learning objectives of different levels of trainees (e.g., novice, intermediate, expert), and can be repeated for the development of psychomotor skills. VR offers a multisensory experience, providing visual, auditory, and haptic sensations with varying levels of fidelity. While simulating visual and auditory stimuli is relatively easy and cost-effective, similar representations of haptic sensation still require further development. Evidence suggests that mixing high- and low-fidelity realistic sensations (e.g., audition and haptic) can improve the overall perception of realism, however, whether this also leads to improved performance has not been examined. The current study examined whether audiohaptic stimuli presented in a virtual drilling task can lead to improved motor performance and subjective realism, compared to auditory stimuli alone. Right-handed participants (n = 16) completed 100 drilling trials of each stimulus type. Performance measures indicated that participants overshot the target during auditory trials, and undershot the target during audiohaptic trials. Undershooting is thought to be indicative of improved performance, optimizing both time and energy requirements.
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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) | 0,003 | 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 ».