Can Galvanic Vestibular Stimulation Reduce Simulator Adaptation Syndrome?
Notice bibliographique
Résumé
Electrical stimulation of the vestibular sensory system during virtual environment simulations has been proposed as a method to reduce the incidence of simulator adaptation syndrome (SAS). However, there is limited empirical evidence to support this hypothesis. It is especially important to provide vestibular stimulation in driving simulators because an absence of vestibular cues may alter driver behaviour and reduce vehicle control. This study examined the application of galvanic vestibular stimulation (GVS) as a technique to reduce symptoms of SAS and improve vehicular control in a fixed-based driving simulator. Nineteen participants drove two visually distinct virtual environments (high and low visual cues). In addition, each of these worlds was experienced with and without GVS. Post-drive scores on the Simulator Sickness Questionnaire (SSQ) were used to evaluate the effect of GVS on SAS. In addition, three driving variables were measured to examine driving performance: steering variability, lane departures, and average vehicular speed. GVS application while driving resulted in significant decreases in total SSQ and disorientation symptoms. Greater vehicular control was also observed (as shown by reduced steering variability) when GVS was used in combination with visual cues along the simulated edge of the road. These results support that GVS may be used in fixed-base driving simulators to create vestibular motion cues and reduce SAS.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».