Testing the ‘differences in virtual and physical head pose’ and ‘subjective vertical conflict’ accounts of cybersickness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When we move our head while in virtual reality, display lag will generate differences in our virtual and physical head pose (known as DVP). While DVP are a major trigger for cybersickness, theories differ as to exactly how they constitute a provocative sensory conflict. Here, we test two competing theories: the subjective vertical conflict theory and the DVP hypothesis. Thirty-two HMD users made continuous, oscillatory head rotations in either pitch or yaw while viewing a large virtual room. Additional display lag was applied selectively to the simulation about the same, or an orthogonal, axis to the instructed head rotation (generating Yaw-Lag + Yaw-Move, Yaw-Lag + Pitch-Move, Pitch-Lag + Yaw-Move, and Pitch-Lag + Pitch-Move conditions). At the end of each trial: (1) participants rated their sickness severity and scene instability; and (2) their head tracking data were used to estimate DVP throughout the trial. Consistent with our DVP hypothesis, but contrary to subjective vertical conflict theory, Yaw-Lag + Yaw-Move conditions induced significant cybersickness, which was similar in magnitude to that in the Pitch-Lag + Pitch-Move conditions. When extra lag was added along the same axis as the instructed head movement, DVP was found to predict 73–76% of the variance in sickness severity (with measures of the spatial magnitude and the temporal dynamics of the DVP both contributing significantly). Ratings of scene instability were also found to predict sickness severity. Taken together, these findings suggest that: (1) cybersickness can be predicted from objective estimates of the DVP; and (2) provocative stimuli for this sickness can be identified from subjective reports of scene instability.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».