Individual-difference factors in visually induced motion sickness and vection: Findings from multiple studies on field dependence, age, and biological sex
Notice bibliographique
Résumé
The illusion of self-motion provoked by dynamic visual stimulation is known as vection and is a common phenomenon when using visual displays such as virtual reality, video games, or movie theatres. Vection has been historically linked to visually induced motion sickness (VIMS), a phenomenon similar to traditional motion sickness characterized by various symptoms including nausea, fatigue, or eyestrain. Many factors are associated with an individual's susceptibility to VIMS and vection, but their impact is not well understood. Here, we investigated how field dependence, biological sex, and age are linked to the occurrence of VIMS and vection. To achieve this, we combined the datasets from four independent experimental studies with a pooled sample size of N = 336, including 237 younger and 99 older adults. Our results demonstrated that younger adults experienced significantly more VIMS compared to older adults and that women reported more VIMS than men (although this effect was rather weak). Additionally, field dependence was positively correlated with vection in younger adults, but no relationship between field dependence and VIMS was found. Overall, the findings from this study suggest that field dependence is not a relevant factor related to VIMS. Interestingly, older adults seem to be at lower risk of experiencing VIMS, which is encouraging considering that many novel applications are tailored towards an ageing population for rehabilitation or training purposes.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».