Embodying a self-avatar with a larger leg: its impacts on motor control and dynamic stability
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have shown that users of immersive virtual reality can feel high levels of embodiment in self-avatars that have different morphological proportions than those of their actual bodies. Deformed and unrealistic morphological modifications are accepted by embodied users, underlying the adaptability of one's mental map of their body (body schema) in response to incoming sensory feedback. Before initiating a motor action, the brain uses the body schema to plan and sequence the necessary movements. Therefore, embodiment in a self-avatar with a different morphology, such as one with deformed proportions, could lead to changes in motor planning and execution. In this study, we aimed to measure the effects on movement planning and execution of embodying a self-avatar with an enlarged lower leg on one side. Thirty participants embodied an avatar without any deformations, and with an enlarged dominant or non-dominant leg, in randomized order. Two different levels of embodiment were induced, using synchronous or asynchronous visuotactile stimuli. In each condition, participants performed a gait initiation task. Their center of mass and center of pressure were measured, and the margin of stability (MoS) was computed from these values. Their perceived level of embodiment was also measured, using a validated questionnaire. Results show no significant changes on the biomechenical variables related to dynamic stability. Embodiment scores decreased with asynchronous stimuli, without impacting the measures related to stability. The body schema may not have been impacted by the larger virtual leg. However, deforming the self-avatar's morphology could have important implications when addressing individuals with impaired physical mobility by subtly influencing action execution during a rehabilitation protocol.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».