Motion sickness and sense of presence in a virtual reality environment developed for manual wheelchair users, with three different approaches
Notice bibliographique
Résumé
Visually Induced Motion Sickness (VIMS) is a bothersome and sometimes unsafe experience, frequently experienced in Virtual Reality (VR) environments. In this study, the effect of up to four training sessions to decrease VIMS in the VR environment to a minimal level was tested and verified through explicit declarations of all 14 healthy participants that were recruited in this study. Additionally, the Motion Sickness Assessment Questionnaire (MSAQ) was used at the end of each training session to measure responses to different aspects of VIMS. Total, gastrointestinal, and central motion sickness were shown to decrease significantly by the last training session, compared to the first one. After acclimatizing to motion sickness, participants' sense of presence and the level of their motion sickness in the VR environment were assessed while actuating three novel and sophisticated VR systems. They performed up to four trials of the Illinois agility test in the VR systems and the real world, then completed MSAQ and Igroup Presence Questionnaire (IPQ) at the end of each session. Following acclimatization, the three VR systems generated relatively little motion sickness and high virtual presence scores, with no statistically meaningful difference among them for either MSAQ or IPQ. Also, it was shown that presence has a significant negative correlation with VIMS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».