Predicting VR cybersickness and its impact on visuomotor performance using head rotations and field (in)dependence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This exploratory study aims to participate in the development of the VR framework by focusing on the issue of cybersickness. The main objective is to explore the possibilities of predicting cybersickness using i) field dependence-independence measures and ii) head rotations data through automatic analyses. The second objective is to assess the impact of cybersickness on visuomotor performance. Methods: 40 participants completed a 13.5-min VR immersion in a first-person shooter game. Head rotations were analyzed in both their spatial (coefficients of variations) and temporal dimensions (detrended fluctuations analyses). Exploratory correlations, linear regressions and clusters comparison (unsupervised machine learning) analyses were performed to explain cybersickness and visuomotor performance. Traditional VR human factors (sense of presence, state of flow, video game experience, age) were also integrated. Results: Results suggest that field dependence-independence measured before exposure to VR explain ¼ of the variance of cybersickness, while the Disorientation scale of the Simulator Sickness Questionnaire predicts 16.3% of the visuomotor performance. In addition, automatic analyses of head rotations during immersion revealed two different clusters of participants, one of them reporting more cybersickness than the other. Discussion: These results are discussed in terms of sensory integration and a diminution of head rotations as an avoidance behavior of negative symptoms. This study suggests that measuring field dependence-independence using the (Virtual) Rod and Frame Test before immersion and tracking head rotations using internal sensors during immersion might serve as powerful tools for VR actors.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».