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Enregistrement W7042926721

The Relationship Between Embodiment Perception and Motor Learning in Virtual Reality-based Interventions

2024· dissertation· en· W7042926721 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésHaptic technologyPerceptionVirtual realityTask (project management)ModalitiesContext (archaeology)Psychological interventionModality (human–computer interaction)Virtual machineMotor learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual reality (VR) is a rapidly evolving technology that offers immersive experiences by simulating realistic environments and interactions. In the context of motor learning and rehabilitation, VR has emerged as a promising tool because of its ability to provide controlled, customizable and engaging training scenarios. A key factor in the effectiveness of VR-based interventions is the sense of embodiment, which refers to the user's perception of being present in the virtual environment and having control over a virtual body. This thesis investigates the influence of different sensory feedback modalities on the sense of embodiment and task performance in VR-based motor learning. Through two studies, we examine how the combination of visual and tactile feedback affects embodiment perception and motor task performance in VR environment. In the first study, we explore the effects of pressure feedback on task performance and embodiment in VR-based mirror therapy. Twenty-two able-bodied participants were divided into two groups, with one group receiving the pressure feedback on their thumb and index fingertips during a pick-and-place task. The results indicate that the group with haptic feedback achieved a 15.07% higher task success rate and reported a 12.80% higher embodiment perception compared to the control group. The second study extends the investigation to the impact of vibrotactile feedback in a ball-and-beam control task. Nineteen participants were exposed to four conditions: No Feedback, Vibrotactile Feedback only, Visual Feedback Only and Both Vibrotactile and Visual Feedback. The condition with Both Vibrotactile and Visual Feedback had a 14.52% improvement in task performance and a higher embodiment perception compared to other conditions. Overall, this thesis contributes to the understanding of how sensory feedback modalities can be effectively integrated into VR systems to enhance embodiment and motor learning, suggesting that incorporating haptic feedback into a visual interaction may be associated with higher embodiment and improved motor task performance. These insights have implications for the design of more effective VR-based interventions for training and rehabilitation purposes, emphasizing the value of multisensory feedback in these contexts.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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