Comparing eye–hand coordination between controller-mediated virtual reality, and a real-world object interaction task
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) technology has advanced significantly in recent years, with many potential applications. However, it is unclear how well VR simulations mimic real-world experiences, particularly in terms of eye-hand coordination. This study compares eye-hand coordination from a previously validated real-world object interaction task to the same task re-created in controller-mediated VR. We recorded eye and body movements and segmented participants' gaze data using the movement data. In the real-world condition, participants wore a head-mounted eye tracker and motion capture markers and moved a pasta box into and out of a set of shelves. In the VR condition, participants wore a VR headset and moved a virtual box using handheld controllers. Unsurprisingly, VR participants took longer to complete the task. Before picking up or dropping off the box, participants in the real world visually fixated the box about half a second before their hand arrived at the area of action. This 500-ms minimum fixation time before the hand arrived was preserved in VR. Real-world participants disengaged their eyes from the box almost immediately after their hand initiated or terminated the interaction, but VR participants stayed fixated on the box for much longer after it was picked up or dropped off. We speculate that the limited haptic feedback during object interactions in VR forces users to maintain visual fixation on objects longer than in the real world, altering eye-hand coordination. These findings suggest that current VR technology does not replicate real-world experience in terms of eye-hand coordination.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».