Evaluation of a virtual reality training tool for firefighters responding to transportation incidents with dangerous goods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Access to dangerous goods training for firefighters in remote areas is limited for financial and logistical reasons. Virtual reality (VR) is a promising solution for this challenge as it is cost-effective, safe, and allows to simulate realistic scenarios that would be dangerous or difficult to implement in the real world. However, rigorous evaluations of VR training tools for first responders are still scarce. In this exploratory user study, a simple VR training tool involving two dangerous goods scenarios was developed. In each scenario, trainees learned how to safely approach a jackknifed truck with a trailer and how to collect and communicate information about the transported materials. The tool was tested with a group of 24 professional firefighter trainees ( n = 22) and instructors ( n = 2), who each completed the two training scenarios. The main goal of the study was to assess the usability of the VR tool in the given scenarios. Participants provided feedback on cybersickness, perceived workload, and usability. They also filled out a knowledge test before and after the VR training and gave feedback at the end of the study. The VR tool recorded task completion duration and participants’ navigation and use of tools events. Overall, the tool provided good usability, acceptance, and satisfaction. However, a wide range in individuals’ responses was observed. In addition, no post-training improvement in participants' knowledge was found, likely due to the already high level of knowledge pre-training. Future directions for improving the VR tool, general implications for other VR training tools, and suggestions for future research are 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».