Physiologically-Driven Audiovisual Changes in Virtual Reality Radiation Source Location
Notice bibliographique
Résumé
The availability of virtual reality (VR) technology at the consumer level is enabling its adoption for training and educational purposes. In particular, VR is showing promise in scenarios that are difficult or impossible to replicate in real life due to physical constraints related to specialized equipment or facilities, and health hazards for trainees. This scenario is typical in nuclear energy training, where trainees are required to locate and manipulate radiation sources. Traditionally, radiation source manipulation is taught using safe radiation sources in laboratory settings, where trainees use a Geiger-Müller counter to detect and measure ionizing radiation to locate a radiation source in the least possible time to reduce radiation exposure. However, such an approach is not cost-effective and exposes trainees to radiation. This paper presents the development of a VR radiation source location scenario in which skin response and heart rate modify the flashing frequency and audio intensity of an emergency light and a siren, respectively. The main goal is to better understand how physiologically-driven audiovisual changes impact usability, cognitive load, and anxiety when locating hidden radiation sources. Our preliminary results indicate that the modification of audiovisual cues affects usability, cognitive load, anxiety, and completion time. Our findings, although preliminary, provide some important considerations for future work that are relevant for designing and developing VR experiences that could be tailored to each user.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».