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Enregistrement W3113342935 · doi:10.1163/22134808-bja10043

Visual Self-Motion Feedback Affects the Sense of Self in Virtual Reality

2020· article· en· W3113342935 sur OpenAlexaff
Aubrieann Schettler, Ian Holstead, John Turri, Michael Barnett‐Cowan

Notice bibliographique

RevueMultisensory Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvatarMotion (physics)PsychologyBody schemaVirtual realityImmersion (mathematics)Biological motionRepresentation (politics)CommunicationComputer visionArtificial intelligenceHuman–computer interactionComputer sciencePerceptionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed how self-motion affects the visual representation of the self. We constructed a novel virtual-reality experiment that systematically varied an avatar's motion and also biological sex. Participants were presented with pairs of avatars that visually represented the participant ('self-avatar'), or another person ('opposite avatar'). Avatar motion either corresponded with the participant's motion, or was decoupled from the participant's motion. The results show that participants identified with (i) 'self-avatars' over 'opposite-avatars', (ii) avatars moving congruently with self-motion over incongruent motion, and importantly (iii) with the 'opposite avatar' over the 'self-avatar' when the opposite avatar's motion was congruent with self-motion. Our results suggest that both self-motion and biological sex are relevant to the body schema and body image and that congruent bottom-up visual feedback of self-motion is particularly important for the sense of self and capable of overriding top-down self-identification factors such as biological sex.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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