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Enregistrement W4311349699 · doi:10.1098/rstb.2021.0464

Familiar size affects perception differently in virtual reality and the real world

2022· article· en· W4311349699 sur OpenAlexafffund
Anna Rzepka, Kieran J. Hussey, Margaret V. Maltz, Karsten Babin, Laurie M. Wilcox, Jody C. Culham

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVirtual realityPerceptionVirtual worldPsychologyHuman–computer interactionComputer scienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The promise of virtual reality (VR) as a tool for perceptual and cognitive research rests on the assumption that perception in virtual environments generalizes to the real world. Here, we conducted two experiments to compare size and distance perception between VR and physical reality (Maltz et al . 2021 J. Vis. 21 , 1–18). In experiment 1, we used VR to present dice and Rubik's cubes at their typical sizes or reversed sizes at distances that maintained a constant visual angle. After viewing the stimuli binocularly (to provide vergence and disparity information) or monocularly, participants manually estimated perceived size and distance. Unlike physical reality, where participants relied less on familiar size and more on presented size during binocular versus monocular viewing, in VR participants relied heavily on familiar size regardless of the availability of binocular cues. In experiment 2, we demonstrated that the effects in VR generalized to other stimuli and to a higher quality VR headset. These results suggest that the use of binocular cues and familiar size differs substantially between virtual and physical reality. A deeper understanding of perceptual differences is necessary before assuming that research outcomes from VR will generalize to the real world. This article is part of a discussion meeting issue ‘New approaches to 3D vision’.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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