Sit, stand, and swivel: Posture affects visual exploration of panoramic scenes in virtual reality
Notice bibliographique
Résumé
This 45-minute study, composed of 27 participants (20 female, 7 male) from the University of British Columbia (mean age 21.5 years), systematically examined how posture -- sitting in a stationary chair, standing, or swiveling in a chair -- affects visual exploration of immersive virtual environments. Using 360° panoramic scenes, we analysed eye, head, and torso movements to assess the spatial extent and coordination of visual behavior. Standing posture enabled the greatest movement range and scene coverage, while fixed sitting constrained exploration, resulting in compensatory eye-in-head activity. The swivel condition closely approximated standing, suggesting that rotational freedom, not upright posture alone, drives naturalistic gaze behavior. Analyses confirmed that posture significantly shapes horizontal movement distribution, especially for head and torso. Eyes led head and torso movements, revealing a dynamic, nested coordination pattern. These findings, based on the unique integration of high-precision oculomotor data with a systematic comparison of different postures, extend prior work and emphasise posture's critical role in shaping embodied vision in virtual reality. Beyond research design implications, our results inform VR-based physical therapy and immersive skill training, highlighting the need to consider physical movement affordances in immersive contexts.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».