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Enregistrement W4408280979 · doi:10.1109/tvcg.2025.3549858

AR Fitness Dog: Effects of a User-Mimicking Interactive Virtual Pet on User Experience and Social Presence in Physical Exercise

2025· article· en· W4408280979 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKorea Creative Content AgencyNational Research Foundation of Korea
Mots-clésComputer scienceHuman–computer interactionMultimediaUser interfaceVisualizationVirtual realityComputer graphics (images)Artificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the impact of an augmented reality (AR) virtual dog, designed to mimic user behavior, on the exercise experience in both solo and group settings. Focusing on the virtual pet's role as a companion during physical activity, we conducted a human-subject experiment comparing three conditions: a mimicking virtual dog, a randomly behaving virtual dog, and no virtual dog. Participants exercised either solo or in groups, specifically in pairs, allowing for a detailed analysis of how the behavior and physical presence of the virtual dog influenced users' exercise experience and social connections. The findings demonstrate that the mimicking virtual dog significantly enhanced the exercise experience, especially in solo settings, by fostering a stronger sense of companionship. In group exercises, the virtual dog acted as a social facilitator, improving group cohesion and interaction. This research highlights the potential of behavior-mimicking virtual pets to enhance both individual and group exercise experiences and offers valuable insights for developing AR-based fitness applications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle