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Enregistrement W4400582221 · doi:10.1162/pres_a_00430

How Interaction Techniques Affect Workload in a Virtual Environment During Multitasking

2024· article· en· W4400582221 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePRESENCE Virtual and Augmented Reality · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman multitaskingWorkloadHuman–computer interactionUsabilityTask (project management)Computer scienceAffect (linguistics)Virtual machineVirtual realityActivities of daily livingApartmentPsychologyCognitive psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Virtual environments (VEs) can be modulated and adapted to the needs of each user, but in the case of patients, performance can be affected by several factors that are difficult to expertise. The objective of the study is to explore the relationship between workload and the interaction techniques used during selection in a virtual apartment. Fifty-six participants performed tasks in a VE with 2D or, more immersive, 3D interaction techniques. The VE used was the Virtual Multitasking Test (Banville et al., 2018) where participants realized several everyday tasks in a virtual apartment. Workload and variables describing how individuals felt in the VE were measured using questionnaires, and performance in VE has been assessed. Results showed that 2D selection techniques have a better usability than 3D ones. The performance (success in task realization) on the virtual tasks was not impacted by the interaction techniques. Our results suggest that the easier it is to use an interaction technique, the less workload is associated with it. Sense of presence and cybersickness were affected by 3D interaction techniques. Thus, future VEs for cognitive assessment and rehabilitation, based on instrumental activities of daily living, will have to adapt their interaction techniques to different users.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle