Preparing the Heart for Duty: Virtual Reality Biofeedback in an Arousing Action Game Improves in-Action Voluntary Heart Rate Variability Control in Experienced Police
Notice bibliographique
Résumé
Adequate control over evolutionary engrained bodily stress reactions is essential to avoid disproportionate responses during highly arousing situations in police. This regulation can be trained via heart rate variability (HRV)-biofeedback, a widely used intervention aiming to improve stress regulation, but typically conducted under passive, low arousing conditions. We integrated closed-loop HRV-biofeedback in a newly designed engaging Virtual Reality (VR) action game containing the behavioral elements typically compromised under stress. Specifically, we aimed to train in-action physiological self-control under high arousal to allow improved transfer to real-life. A pre-registered (https://osf.io/cdsbx) quasi-randomized controlled trial in 109 police trainers demonstrated highly significant increases in HRV (32% average), through the engaging and gamified closed loop biofeedback. This ability to voluntarily upregulate in-action HRV transferred to game sessions without biofeedback (near transfer). Critically, we could additionally demonstrate transfer to a professional shooting performance assessment outside VR (far transfer). These results suggest that real time-biofeedback in stressful and active action contexts can help train professionals such as police in real-life stress regulation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».