Norms and Correlations of the Visually Induced Motion Sickness Susceptibility Questionnaire Short (VIMSSQ-short)
Notice bibliographique
Résumé
The short version of the Visually Induced Motion Sickness Susceptibility Questionnaires (VIMSSQ-short) was designed to estimate an individual's susceptibility to motion sickness caused by exposure to visual motion, for instance when using smartphones, simulators, or Virtual Reality. The goal of the present paper was to establish normative data of the VIMSSQ-short for men and women based on online surveys and to compare these results with findings from previously published work. VIMSSQ-short data from 920 participants were collected across four online surveys. In addition, the relationship with other relevant constructs such as susceptibilities to classic motion sickness (via the Motion Sickness Susceptibility Questionnaires (MSSQ)), Migraine, Dizziness, and Syncope, was explored. Normative data for the VIMSSQ-short showed a mean score of M = 7.2 (standard deviation (SD) = 4.2) and a median of 7, with a good test reliability (Cronbach's alpha = 0.80). No significant difference between men and women showed. The VIMSSQ-short correlated significantly with the MSSQ ( r = 0.55), Migraine ( r = 0.48), Dizziness ( r = 0.35), and Syncope ( r = 0.31). Exploratory factor analysis of all variables suggested two latent variables: nausea-related and oculomotor-related. Norms for this study were consistent with the only other large online survey. But average VIMSSQ-short values were lower in smaller studies of participants volunteering for cybersickness experiments, perhaps reflecting self-selection bias. The VIMSSQ-short provides reliability with efficient compromise between length and validity. It can be used alone or with other questionnaires, the most useful being the MSSQ and the Migraine Screening Questionnaire.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».