Social cognition assessment using virtual reality: A systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
Social cognition refers to the abilities that allow us to perceive, process, and respond to others’ behaviors and emotions. Technological advancements in virtual reality (VR) support its potential for evaluating social cognition and addressing limitations of traditional psychometric measures. A systematic review was conducted to document VR tasks that have been used to study social cognition. An inventory of these tasks is provided along with detailed information on study, participant, assessment tool, and technological characteristics. Challenges and limitations associated with these tools are discussed to inform future directions for using VR for social cognition. Embase, APA PsycInfo, PubMed, Web of Science, and Cochrane Library were queried using relevant keywords. Articles were screened for eligibility according to the Population, Intervention, Comparison, Outcomes, and Study design criteria. The data extraction table was developed from relevant literature. Two reviewers performed screening and extraction steps independently, and disagreements were resolved by a third independent reviewer. Sixty-six studies were included, covering 59 unique VR tools assessing social cognition in the following areas: emotion processing, social perception, moral reasoning, theory of mind, empathy, and attribution style. Most paradigms targeted emotion processing. Autism and schizophrenia were the most studied clinical conditions. Important issues identified through the review included challenges associated with cultural adaptations and limited psychometric data. Numerous options are available to study social cognition using VR, but most focus on lower order sociocognitive abilities (e.g., emotion processing), and future work should seek to develop stimuli or environments that can target more complex skills and can accommodate greater diversity for cross-cultural use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».