People with dementia experiencing presence in mixed reality technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mixed Reality Technologies (MRTs) spanning the physical‐virtual continuum offer possibilities for machine‐based prompting to support people with dementia. The effectiveness of MRTs requires users to experience ‘presence’ – the feeling of being there and the illusion of non‐ mediation by the technology ‐ which has not been explored in dementia. Method Participants with mild to moderate dementia aged between 63‐90 years of age played games on two MRTs: Tangram on Osmo (Augmented Virtuality) and Young Conker on Hololens (Augmented Reality) in separate sessions to explore their experience of presence and look at their responses to prompts in the games. The sessions were video‐recorded for analysis with Noldus Observer XT 14.1 to identify themes relating to presence and responses to prompts. Result Three themes relating to the experience of presence were identified: 1. Affordances and perceptual elements, 2. Degree of realism and 3. Social element. Participants responded differently to visual and verbal prompts in the games. Conclusion People with dementia experience presence in MRTs that is mediated by the clues in the visual auditory and material properties of the physical and virtual elements of the games. These findings have design implications for future development of MRTs to support people with dementia.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».