Editorial: Human spatial perception, cognition, and behaviour in extended reality
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Human spatial perception, cognition, and behaviour in extended realityThe concept of eXtended Reality (XR) has recently become a staple of the mainstream discussion of technological innovation.XR is an umbrella term for digital technologies simulating sensory experiences in real or imagined environments, such as Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR).These technologies replace or augment the physical world with a mediated version of what designers want the world to look like.To that end, XR refers to a wide range of hardware and software platforms, from partial sensory inputs to fully immersive bodysuits, to make users believe they are in another environment or interacting with something or someone that does not exist in reality.Its inherent spatiality, the freedom of design, and full control over experiences make XR ideally suited for investigating spatial perception and cognition.Technologies that use space as input and output, such as motion controllers and position sensors, fall under spatial computing.At its core, spatial computing defines how we explore and interact with our surroundings (Pangilinan et al., 2019).In an XR environment, the user's position and relationship to objects within that environment are synchronized to maintain a unified experience between different modalities (virtual-real or virtual-virtual).The rich visualspatial cues that are accessible from an egocentric, embodied perspective offer a source of stimulation for users to think spatially and guide their actions.By replicating real-life scenarios and sensory input, XR has the potential to support, facilitate, or develop spatial thinking (i.e., thinking in, about, and with space) in a comparable manner to everyday activities but with the freedom of infinite realities.XR environments are highly flexible and programmable, opening up research opportunities for the development of novel methods to understand human cognition and behaviour.It should be noted that the quality of the experience does not rest on whether it follows the physical laws of the real world.A digital representation that is entirely different from the physical one may still be perceived to be plausible as long as its spatial features and object movements and interactions comply with internally consistent rules that are reasonable for the presented scene (referred to as coherence by Skarbez et al., 2021).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,022 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».