MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414758281 · doi:10.1109/tvcg.2025.3616836

Impact of Avatar-Locomotion Congruence on User Experience and Identification in Virtual Reality

2025· article· en· W4414758281 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 Canada
Mots-clésAvatarCongruence (geometry)Virtual realityIdentification (biology)Immersion (mathematics)User experience designVirtual machine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As virtual reality (VR) continues to expand, particularly in social VR platforms and immersive gaming environments, understanding the factors that shape user experience is becoming increasingly important. Avatars and locomotion methods play central roles in influencing how users identify with their virtual representations and navigate virtual spaces. Despite extensive research on these elements individually, their relationship remains underexplored. In particular, little is known about how congruence between avatar appearance and locomotion method affects user perceptions. This study investigates the impact of avatar-locomotion congruence on user experience and avatar identification in VR. We conducted a within-subjects experiment with 30 participants, employing two visually distinct avatar types (human and gorilla) and two locomotion methods (human-like arm-swinging and gorilla-like arm-rolling), to assess their individual and combined effects. Our results indicate that congruence between avatar appearance and locomotion method enhances both avatar identification and user experience. These findings contribute to the understanding of the relationship between avatars and locomotion in VR, with potential applications in enhancing user experience in immersive gaming, social VR, and gamified remote physical therapy.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,313 · 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