Regulation of interpersonal distance in virtual reality: Implications for socio-emotional functioning in late adulthood
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Accurately interpreting emotional states from facial expressions is crucial for effective social interactions. This study investigates age-related differences in interpersonal distance (IPD) regulation and emotion recognition using a virtual reality (VR) environment. We examined how younger and older adults adjust their IPD in response to emotional expressions from virtual agents. METHODS: Eighty participants, divided into older adults (OA) and younger adults (YA), took part in the study. Participants were immersed in a VR setup where they engaged in social interactions with happy or angry looking virtual agents. This behavioral task was complemented by a standardized emotion recognition task (ERT). RESULTS: Results showed that both YA and OA preferred larger distances from angry-looking virtual agents compared to happy ones. No significant differences in IPD were found between the age groups. However, older adults were less accurate in recognizing facial expressions. CONCLUSION: These findings suggest that older adults can effectively regulate their social distance despite potential challenges in emotion recognition. The study underscores the importance of considering cognitive, perceptual, and motivational factors when examining the dynamics of emotional recognition and interpersonal distance in social contexts.
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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) | 0,000 | 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 ».