Stay Out of the Blast Radius: Influence of Surgical Masks on Virtual Pedestrian Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To combat the global pandemic caused by COVID-19, a series of mitigation strategies have been proposed by governments around the world. While responses varied across different governing bodies, recommendations such as social distancing and the use of facial masks were nearly universal. Considering that even with restrictions in place, walking in community environments remained an important component of everyday life, these public health recommendations, as well as the anxiety generated by the pandemic, are likely to have influenced pedestrian interactions. In this study, we have examined the effect of facial masks and anxiety related to community ambulation in the context of the COVID-19 pandemic. Using virtual reality, obstacle circumvention strategies in response to approaching pedestrians with and without facial masks were measured in a sample of 11 healthy young individuals. Additionally, a questionnaire was developed and used to gain insights into the participant's behaviours during and after a strict period of restrictions that were in effect before the summer of 2020. Results showed that participants maintained a larger obstacle clearance when virtual pedestrians wore a facial mask. The extent of obstacle clearance was also positively associated with anxiety towards community ambulation in the context of the pandemic. Our findings provide evidence that mask-wearing results in an increase in physical distancing during pedestrian interactions, which may help to reduce the risk of infection. Furthermore, results demonstrate the effects of social context and psychological status on pedestrian interactions and highlight the potential of virtual reality simulations to study locomotion in natural community settings.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».