Deployment of Virtual Reality (VR) to Promote Green Burial
Notice bibliographique
Résumé
Population projections for Hong Kong suggest that the city will accommodate 8.22 million people in 2043. One in every three people are expected to be older than 65 in 2066. The long-held Chinese traditions for burial of deceased with reverence and honour, coupled with the chronic land shortage have presented an excessive demand for cemetery space. Niches are seldom recycled and the inadequate supply of new columbarium niche requires the family of the deceased to consider alternative way for keeping cremated ashes. To ease the demand, “green burial” has been launched and promoted by the HKSAR government through different print and social media. Currently, scattering of cremains in Gardens of Remembrance or at sea are the two common ways to perform green burial. The public acceptance of green burial is still a questionable and is under-researched.
 This study is going to deploy innovative technology, virtual reality (VR) to increase physical and psychological fidelity in highly resembled scenarios for the people. On one hand, VR gives immeasurable value to people when they are enabled to navigate different circumstances (physical fidelity) before considering the use of green burial. On the other hand, VR enables the people to engage in different mental processes (psychological fidelity) replicated from an array of cognitive reaction and sentiments with the choice of green burial. In order to optimize the configuration of the VR settings, we will conduct a face-to-face, semi-structured and in-depth interview with different practitioners. In the study, we explore: (1) To what extent the enhancement of physical fidelity of innovative technologies debunk public’s misconception of green burial? (2) To what extent the enhancement of psychological fidelity of innovative technologies debunk public’s misconception of green burial? (3) To what extent the simulated experience derived from innovation technologies change the public acceptance of green burial?
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».