Yoga in Virtual Reality Increases Experience of Presence but May Be Less Satisfying, More Difficult, and More Nausea-Unbalance Inducing
Notice bibliographique
Résumé
As a result of the COVID-19 pandemic, yoga classes have increasingly been delivered in virtual formats via online videoconferencing. Virtual reality (VR) guided meditations have been found to be a satisfactory means of teaching meditation, but satisfaction with practicing yoga in VR has not been researched. The present study evaluated whether participants experience a greater sense of presence and satisfaction with yoga instruction provided through 360-degree videos when the videos are viewed in three dimensions through a VR headset compared to a standard two-dimensional display. Forty female undergraduate students first participated in a brief in-person yoga class, then two classes of equivalent length that were prerecorded 360-degree videos; all lessons took place during a single 1-hour session. One of the videos was viewed by 3D VR headset, and the other was viewed on a standard 2D laptop, with viewing order randomized across participants. After each of the three yoga classes, a questionnaire assessing spatial, interpersonal, and temporal presence; satisfaction; nausea-unbalance; and difficulty was administered. Split-plot repeated-measures multivariate analysis of variance revealed a significant main effect of delivery format, whereas the main effect for order of the virtual delivery formats and the interaction between the order and format were both nonsignificant. Follow-up univariate analyses revealed that the in-person yoga classes were associated with the greatest satisfaction and sense of presence compared to the two virtual delivery formats. Although the yoga instruction viewed through 3D VR headset was associated with a higher sense of presence than the 2D laptop viewing condition, it was also associated with more nausea-unbalance and difficulty and overall lower satisfaction.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».