Differences in virtual and physical head orientation predict sickness during head-mounted display based virtual reality
Notice bibliographique
Résumé
When we rotate our heads during head-mounted display (HMD) based virtual reality (VR), our virtual head tends to trail its true orientation (due to display lag). However, the exact differences in our virtual and physical head pose (DVP) vary throughout the movement. We recently proposed that large amplitude, time varying patterns of DVP were the primary trigger for cybersickness in active HMD VR. This study tests the DVP hypothesis by measuring the sickness, and estimating the DVP, produced by head rotations under different levels of imposed display lag (from 0 to 200 ms). On each trial, users made continuous, oscillatory head movements in either yaw, pitch or roll while seated inside a large virtual room. After, we used the level of imposed display lag for the condition, and the user’s own tracked head-motion data, to estimate their DVP time series data for each trial. Irrespective of the axis or the speed of the head movement, we found that DVP reliably predicted our participants experiences of cybersickness. Significant positive linear relationships were found between the severity of their sickness and the mean, peak and standard deviation of this DVP data. Thus, our DVP hypothesis appears to offer significant advantages over existing (general) theories of motion sickness in terms of understanding user experiences in HMD VR. Instead of merely speculating about the presence, or degree, of sensory conflict in a particular simulation, DVP can be used to estimate the conflict produced by the active HMD VR. Importantly, this DVP is an objective measure of the stimulation (not an internal model of the user’s sensory processing). Compared to its many competitors, DVP also appears to provide a simpler operational definition of the provocative stimulation for cybersickness (since it is focussed only on movements of the head; not the body or limbs).
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 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 | 0,008 |
| 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) | 0,001 | 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 ».