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Enregistrement W4214658756 · doi:10.1177/20556683211067174

Comparing the usability of a virtual reality manual wheelchair simulator in two display conditions

2022· article· en· W4214658756 sur OpenAlexafffund
Mrityunjaya A Alapakkam Govindarajan, Philippe S. Archambault, Youri Laplante-El Haili

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUsabilityWheelchairVirtual realityComputer scienceSimulationHuman–computer interactionComputer graphics (images)World Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual reality (VR) simulators can help train manual wheelchair skills. Transfer of skills from the virtual to the real world may depend on the sense of presence, or of being "in" the virtual environment. OBJECTIVES: To compare 1) the usability (in terms of performance, overall experience, and satisfaction), as well as 2) the sense of presence, in a wheelchair simulator with two display conditions: a head-mounted display (HMD) or a computer monitor. METHODS: Sixteen healthy adults practiced in the wheelchair simulator, first with a computer monitor display and then with an HMD. Task performance, cybersickness, presence, and overall experience in VR were assessed. RESULTS: Four of the participants were unable to complete all tasks in the HMD condition. When comparing the two display conditions, performance was the same, except for one task (bathroom) which took longer with the computer monitor. The HMD condition was rated as significantly higher in terms of sense of presence and VR experience but provoked more intense symptoms of cybersickness. DISCUSSION: Use of an HMD increased symptoms of cybersickness, with small gains in wheelchair performance. Thus, the use of an HMD may be warranted for the training of wheelchair skills, if tolerated by participants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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