Perceptual responses of (sports-)clothing-body interaction simulating pre- and post-purchase experience
Notice bibliographique
Résumé
The appreciation of textile products highly depends on a satisfactory ‘feel’ in fabric-skin contact. The question arising is whether the haptic interpretation of a garment (by hand) is comparable to a feeling produced when it is donned or used in its intended application. Sports T-shirts made from three different fiber types (CO, PES I, PES II) were studied in a pre- and post-purchase scenario by exposing 20 female participants to a hand, a donning (pre-purchase) and running evaluation (post-purchase) in 22 °C and 50% relative humidity (RH). Objective measurements such as skin temperatures, heart rate, body sweat loss, and sweat absorption of the garments were recorded. Subjective data was collected during the fabric hand and the donning evaluation as well as within the running protocol after 5 min, 20 min, and 5 min of cool down. Perceptual responses to 12 hand-/skin-feel descriptors (e.g., rough, smooth) were rated on a scale from 0 (not at all) to 10 (completely) and a feeling of discomfort was given. No significant differences between a hand and a donning evaluation were found in the rating of the sensations. The hand evaluation provided sufficient information for a comfort response to garment wear. The pre- and post-purchase comparison found a significantly lower perception of the feeling of roughness whilst running with the CO shirt and smoothness during running in PES II. The stickiness and comfort perception increased significantly in the post-purchase wear trial. Hence, moisture on the skin provoked through running influences comfort characteristics as well as the perception on haptic cues in t-shirts. Especially surface related haptic characteristics e.g., roughness and smoothness, are reduced.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».