Rethinking VR Input: Co-design with Gamers with Upper Limb Motor Impairments and VR Designers
Notice bibliographique
Résumé
Virtual Reality (VR) offers immersive gaming experiences, yet accessibility for gamers with upper limb motor impairments (ULMI) remains underexplored, particularly regarding interaction methods.This thesis investigates the challenges these gamers face and identifies their needs for accessible VR input.First, we conducted an online survey to understand the experiences of these gamers in VR gaming, focusing on the interaction difficulties they encounter and the design limitations of VR controllers.Then, we conducted co-design workshops involving gamers with ULMI and VR designers to gain a comprehensive understanding of accessibility challenges and how these gamers currently engage with games, leading to the co-creation of design solutions for more accessible VR interactions.Finally, we weave findings of both phases to present design considerations as actionable items.These contributions are valuable for guiding the development of more inclusive VR interactions, so that gamers with ULMI can fully participate in the immersive potential of VR.I want to thank my co-supervisors Dr. Audrey Girouard and Dr. Robert Teather for their guidance and teachings of academic research and invaluable feedback throughout my master's journey.I am immensely grateful for your patience and persistent belief in my abilities, even when I was struggling to deliver.Thank you Dr. Girouard for giving me the opportunity to be a part of the READi program, an experience that first introduced me to accessibility and shaped the path of my research.Thank you, Dr
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».