Virtual Reality at Workplace for Autistic Employees: Preliminary Results of Physiological-Based Well-Being Experience
Notice bibliographique
Résumé
Emotional health problems in the workplace often hinder the integration and retention of autistic employees (AE), a challenge identified in many sectors. Recent literature highlights the consequences of these problems, such as burnout leading to reduced productivity and resignation. Previous research supports the effectiveness of virtual reality (VR) for training a variety of specific skills (e.g. riding a bus or plane travel), as well as more complex social skills, such as emotion recognition and functional communication. In addition, existing studies on using physiological self-monitoring in AE training offer a promising approach to promoting improved emotional health. The present paper reports on implementing a VR system that simulates workplace training and integration and enables real-time monitoring of three physiological signals, in five post-secondary autistic students. Using an Oculus Quest 2 and non-clinical grade sensors, the researchers delivered the VR intervention over three days to each participant. At the end of these interventions, the researchers measured the perceived satisfaction of these integrated systems, based on several technological criteria, on a 5-point scale. The integrated system received an overall rating of 4, suggesting its likelihood of acceptance and use. A preliminary analysis of a participant’s physiological responses to this VR intervention is also presented. This preliminary report suggests the efficacy of a VR workplace simulation and physiological self-monitoring in promoting emotional well-being and basic task training for post-secondary AE. The researchers’ observations and the proposal of a theoretical framework to enhance real-time emotional communication based on physiological markers for AE are also discussed.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».