The effect of airflow on (visually induced) motion sickness during a simulated driving task
Notice bibliographique
Résumé
Driving simulators are highly valuable tools for research, rehabilitation, and training purposes, but are also known for commonly causing simulator sickness, a special form of traditional motion sickness that is primarily driven by stimulation of the visual system. Simulator sickness can increase the users’ rate of terminating a simulated driving session dramatically and can be as high as 77%. Although the alleviation of simulator sickness is crucial for ensuring the users’ well-being and guaranteeing the quality of driving performance data, reliable methods that successfully reduce simulator sickness have not yet been identified. Thus, the goals of the present study were (1) to investigate the efficacy of airflow as a countermeasure against simulator sickness and (2) to explore the relationship between airflow and the participants’ subjective comfort. Twenty-four healthy young adults (14F, 10M) were engaged in a 25.5km long simulated driving task using The KITE Research Institute’s high-fidelity driving simulator. To study the effect of airflow on simulator sickness, car vents were directed to generate airflow that directly passed over the driver’s skin (direct airflow condition; n = 11) or towards the ceiling of the car (indirect airflow condition, n = 13). Simulator sickness was assessed using the Fast Motion Sickness scale and the Simulator Sickness Questionnaire. Results suggested that simulator sickness was reported to be mild on average (mean FMS score of 5.31) and did not differ between the two airflow conditions. However, participants in the direct airflow condition reported to feel colder (p = .019) and to be more uncomfortable (p = .044) than participants in the indirect airflow condition. Taken together, our findings indicated that both types of airflow had similar effects on simulator sickness, but that the use of indirect airflow may be preferred to direct airflow as it promotes greater subjective comfort while achieving similar results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».