Raw data VR Acceptance
Notice bibliographique
Résumé
These files contain the raw data of a study on the attitudes of older adults towards head-mounted immersive virtual reality. Sixty participants completed a scale measuring attitudes (Att) towards head-mounted virtual reality, computer proficiency (CP) and computer self-efficacy (CSE) in a first test session. In addition, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the praxis subscale of the Birmingham Cognitive Screen (BCoSPraxis) were administered to participants to measure cognitive status and praxis. Using these data we tested whether initial attitudes depend on age, years of formal education and computer proficiency. In addition, 37 participants were exposed to a first HMD-VR user experience and 22 control participants were exposed to content-matched time-lapse videos. We evaluated whether attitudes towards HMD-VR changed more strongly in the HMD-VR versus the control group. In addition, we also measured the experience of the HMD-VR exposure or time-lapse videos, symptoms of cybersickness (SSQ) after each experience and the tendency to answer in a socially desirable fashion (SDS). Moreover, we also measured the openness personality trait using a short form of the Neuroticism Extraversion Openness Inventory (NEO). The data were collected in 3 test phases: phase 3, 4, 5 represent the participants of the HMD-VR group, while test phase 7 represents the control group. The demographic data (Dem) in the shared dataset were adjusted by removing variables that are unnecessary to replicate our results and that may identify individuals.
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 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 | 0,003 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,438 | 0,180 |
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 ».