Presence in time: watching live and recorded sports in VR increases spatial, interpersonal, and temporal presence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Little research has explored the experience of viewing sporting events in three-dimensional (3D) virtual reality (VR), whether at the time the sporting events are happening or at a later date. Materials and Methods Participants (n = 148) were university students who watched brief segments of a 360° live stream of collegiate volleyball and basketball games, either live, at the time the games were happening, or approximately 1 week later. Participants watched segments of gameplay both while wearing and not wearing a 3D-VR headset, and provided spatial, interpersonal, and temporal presence ratings immediately afterward, as well as ratings of satisfaction with each viewing format. Results Viewing the games in 3D-VR, as compared to watching the games on a standard two-dimensional (2D) tablet computer, was associated with greater spatial, interpersonal, and temporal presence, and watching games live was associated with greater temporal presence. Although no differences were seen in overall satisfaction between the 3D-VR and standard 2D-tablet viewing formats, the more participants experienced a sense of presence while watching the games, the more they were satisfied with their sports viewing experience. Discussion Sports spectatorship in 3D-VR is associated with a heightening of the feeling of spatial presence (“being there”), interpersonal (i.e., social) presence (“being together”), and temporal presence (“this is happening now”), regardless of whether the games that one is watching are actually occurring in the present, or are instead camera recordings that were captured sometime in the past. Researching the experience of temporal presence in response to recordings of other kinds of public (e.g., music concert) and private events (e.g., family memory) is recommended.
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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».