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Enregistrement W4377019805 · doi:10.3390/virtualworlds2020009

Piecewise: A Non-Isomorphic 3D Manipulation Technique That Factors Upper-Limb Ergonomics

2023· article· en· W4377019805 sur OpenAlexafffund
Priya Kartick, Álvaro Uribe-Quevedo, David Rojas

Notice bibliographique

RevueVirtual Worlds · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésPiecewiseUsabilityVirtual realityHuman–computer interactionComputer scienceUSableUpper limbHuman factors and ergonomicsController (irrigation)SimulationPhysical medicine and rehabilitationMathematicsPoison controlMultimediaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
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