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Enregistrement W4320495410 · doi:10.3389/frvir.2023.1130864

Comparing cybersickness in virtual reality and mixed reality head-mounted displays

2023· article· en· W4320495410 sur OpenAlexaffabout
Ramy Kirollos, Wasim Merchant

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Virtual Reality · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixed realityVirtual realityAugmented realityOptical head-mounted displayComputer-mediated realityComputer graphics (images)Computer scienceHuman–computer interactionHead-up displayGraphicsSimulator sicknessComputer graphicsArtificial realityHead (geology)Computer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Defence Research and Development Canada is developing guidance on the use of Mixed Reality head-mounted displays for naval operations in the Royal Canadian Navy. Virtual reality head-mounted displays display graphics to the user in 3D and completely occlude the user’s view of the real world. Mixed Reality head-mounted displays overlay and integrate graphics onto the real world allowing the user to perceive the real world and rich 3D graphic elements simultaneously. Nausea and other debilitating symptoms caused by the use of head-mounted displays, known as ‘cybersickness’, is well documented during Virtual reality head-mounted display exposure and can be quite severe. However, it is not yet clear from the literature on Mixed Reality head-mounted displays whether CS differs in Virtual reality vs. Mixed Reality head-mounted displays. The objective of this study was to determine the impact of MR HMDs on CS. Method: This was done by modulating the quantity of graphics in two Mixed Reality conditions and one Virtual reality condition. Only foreground objects were graphically rendered in the first Mixed Reality condition (called ‘Mixed Reality’ condition), while the entire scene was graphically rendered in the second Mixed Reality condition (called ‘Mixed Reality +’ condition). The Virtual reality condition simulated the Mixed Reality + condition but was displayed in a Virtual reality head-mounted display. Participants observed the virtually rendered scene in one of the three conditions and reported their CS with the simulator sickness questionnaire six times throughout the 30-min experiment. We hypothesized that CS severity would increase as quantity of graphics in the display increased. Results and Discussion: Findings indicated that CS was significantly greater in the ‘Mixed Reality +’ condition compared to the ‘Mixed Reality’ and ‘Virtual reality’ conditions, providing partial evidence for our main hypothesis. Moreover, CS increased significantly and meaningfully after 25 min in the ‘Mixed Reality +’ condition. These findings indicate safe use of Mixed Reality head-mounted displays by the RCN for shore-based applications provided quantity of graphics is limited.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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