Piecewise: A Non-Isomorphic 3D Manipulation Technique That Factors Upper-Limb Ergonomics
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Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) is gaining popularity as an educational, training, and healthcare tool due to its decreasing cost. Because of the high user variability in terms of ergonomics, 3D manipulation techniques (3DMTs) for 3D user interfaces (3DUIs) must be adjustable for comfort and usability, hence avoiding interactions that only function for the typical user. Given the role of the upper limb (i.e., arm, forearm, and hands) in interacting with virtual objects, research has led to the development of 3DMTs for facilitating isomorphic (i.e., an equal translation of controller movement) and non-isomorphic (i.e., adjusted controller visuals in VR) interactions. Although advances in 3DMTs have been proven to facilitate VR interactions, user variability has not been addressed in terms of ergonomics. This work introduces Piecewise, an upper-limb-customized non-isomorphic 3DMT for 3DUIs that accounts for user variability by incorporating upper-limb ergonomics and comfort range of motion. Our research investigates the effects of upper-limb ergonomics on time completion, skipped objects, percentage of reach, upper-body lean, engagement, and presence levels in comparison to common 3DMTs, such as normal (physical reach), object translation, and reach-bounded non-linear input amplification (RBNLIA). A 20-person within-subjects study revealed that upper-limb ergonomics influence the execution and perception of tasks in virtual reality. The proposed Piecewise approach ranked second behind the RBNLIA method, although all 3DMTs were evaluated as usable, engaging, and favorable in general. The implications of our research are significant because upper-limb ergonomics can affect VR performance for a broader range of users as the technology becomes widely available and adopted for accessibility and inclusive design, providing opportunities to provide additional customizations that can affect the VR user experience.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle