Extended-XRI Body Interfaces for Hyper-Connected Metaverse Environments
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid mixed-reality (XR) internet-of-things (IoT) research, here called XRI, aims at a strong integration between physical and virtual objects, environments, and agents wherein IoT -enabled edge devices are deployed for sensing, context understanding, networked communication and control of device actuators. Likewise, as augmented reality systems provide an im-mersive overlay on the environments, and virtual reality provides fully immersive environments, the merger of these domains leads to immersive smart spaces that are hyper-connected, adaptive and dynamic components that anchor the metaverse to real-world constructs. Enabling the human-in-the-loop to remain engaged and connected across these virtual-physical hybrid environments requires advances in user interaction that are multi-dimensional. This work investigates the potential to transition the user in-terface to the human body as an extended-reality avatar with hybrid extended-body interfaces that can interact both with the physical and virtual sides of the metaverse. It contributes: i) an overview of metaverses, XRI, and avatarization concepts, ii) a taxonomy landscape for extended XRI body interfaces, iii) an architecture and potential interactions for XRI body designs, iv) a prototype XRI body implementation based on the architecture, v) a design-science evaluation, toward enabling future design research directions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».