Prolonged exposure to mixed reality alters task performance in the unmediated environment
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of mixed reality (MR) technologies, including virtual (VR) and augmented (AR) reality, have advanced many training and skill development applications. If successful, these technologies could be valuable for high-impact professional training, like medical operations or sports, where the physical resources could be limited or inaccessible. Despite MR's potential, it is still unclear whether repeatedly performing a task in MR would affect performance in the same or related tasks in the physical environment. To investigate this issue, participants executed a series of visually-guided manual pointing movements in the physical world before and after spending one hour in VR or AR performing similar movements. Results showed that, due to the MR headsets' intrinsic perceptual geometry, movements executed in VR were shorter and movements executed in AR were longer than the veridical Euclidean distance. Crucially, the sensorimotor bias in MR conditions also manifested in the subsequent post-test pointing task; participants transferring from VR initially undershoot whereas those from AR overshoot the target in the physical environment. These findings call for careful consideration of MR-based training because the exposure to MR may perturb the sensorimotor processes in the physical environment and negatively impact performance accuracy and transfer of training from MR to UR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».