Evaluating a Novel Virtual Reality Stress Induction Against a Standardised Laboratory-Based Paradigm.
Notice bibliographique
Résumé
To observe and quantify authentic stress responses in experimental contexts, we need techniques that are under tight experimental control as well as convenient, replicable, ethical and flexible. While much progress has been made using traditional laboratory-based methods of stress induction, we suggest that there is great potential in applying virtual reality (VR) since it enables a diverse range of stressors to be consistently delivered in the form of rich and immersive experiences. To validate these VR stressors, however, we must assess their psychophysiological impact and compare them to established lab-based paradigms. In the current study, we recorded the subjective responses to two virtual reality stressors (“Spiders” and “Horror”). Using a repeated measures design, levels of VR-induced stress were compared to a speeded arithmetic task with negative evaluative feedback (a modified version of the Montreal Imaging Stress Task (MIST)) in healthy participants. For a subset of participants, basic physiological data (mean heart rate (HR) and respiratory frequency) are available. Both MIST and VR produced significant increases in subjective ratings of stress, desire for avoidance, negative affect, and perceived threat, as well as in respiratory frequency. Sizes of effect were comparable across the stressors, apart from negative affect and perceived threat, which were greater for the MIST. Overall, VR allows effective stress induction in healthy participants. Moreover, it was associated with a number of advantages, including convenience, and a lack of need for participant deception. These findings support the use of VR for inducing and exploring patterns of stress responses in humans.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».