Virtual and Augmented Reality Applications for Promoting Safety and Security: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) and augmented reality (AR) are known to offer an immersive environment that serves as a valuable tool in various domains such as education, health and wellness, and gaming. Due to its relevance in many areas, it is a technology worth exploring for promoting safety and security. This paper presents the results of a systematic review of the past 6 years of research (2016–2021) in the field of VR and AR for promoting safety and security. The goal is to (1) uncover the success and effectiveness of VR/AR technology in promoting safety and security, (2) identify the persuasive strategies employed in VR/AR for promoting safety and security, (3) uncover the limitations of existing AR/VR technology for promoting safety and security, and (4) discuss the prospects of VR/AR in promoting safety and security and recommend opportunities for future. To identify relevant papers, we searched 4 popular databases and screened them using a set of eligibility criteria included in the final review. The results showed that 26 of the papers indicated a successful outcome while 5 papers indicated a partially successful outcome with respect to promoting safety and security. Rehearsal and Self-monitoring strategies emerged as the most frequently used persuasive strategy in AR and VR applications for designs promoting safety and security.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».