Differences in Distance Perception and Spatial Impression in Immersive Virtual Space: Effects of Object Direction
Notice bibliographique
Résumé
Virtual environments immerse users in experiences that closely resemble those in physical spaces.In the process of creating a virtual environment that replicates a real-world setting, components are frequently modeled to match the actual dimensions.However, users may perceive the virtual environment differently when utilizing a head-mounted display (HMD).Consequently, this study explored the differences in spatial experience between physical space and HMD space to identify any perceptual discrepancies.Additionally, we examined flat-panel displays (DPs), which are more prevalent than HMDs for visualizing 3D models.The experiment was conducted under a personal space scenario, focusing on "perception of distance" and "evaluation of impression."Participants employed a 5-point scale to rate the perceived distance to an object (distance perception) and to evaluate their impression of the space's openness and the object's presence (impression evaluation).The results were analyzed using mean and standard deviation, along with a Holm-corrected Wilcoxon signed-rank test.The findings suggest that, irrespective of the object's position, the HMD space resulted in the shortest perceived distances and a more oppressive sensation among the three spaces.However, the impression of the space did not exhibit significant differences due to the presence of the object.These results underscore the importance of considering spatial perception differences when evaluating or designing immersive virtual environments.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».