The Acorformed Corpus: Investigating Multimodality in Human-Human and Human-Virtual Patient Interactions

Autor: Magalie Ochs, Philippe Blache, Montcheuil, G., Pergandi, J., Roxane Bertrand, Saubesty, J., Francon, D., Mestre, D.
Přispěvatelé: Data, Information & content MAnagement Group (DIMAG), Laboratoire d'Informatique et Systèmes (LIS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Recherche d’information et Interactions (R2I), Laboratoire Parole et Langage (LPL), Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI-Avignon Université (AU), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), ANR-16-CONV-0002,ILCB,ILCB: Institute of Language Communication and the Brain(2016), ANR-11-IDEX-0001,Amidex,INITIATIVE D'EXCELLENCE AIX MARSEILLE UNIVERSITE(2011), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU), Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: CLARIN-2018
CLARIN-2018, Oct 2018, Pisa, Italy
HAL
Popis: International audience; The paper aims at presenting the Acorformed corpus composed of human-human and human-machine interactions in French in the specific context of training doctors to break bad news to patients. In the context of human-human interaction, an audiovisual corpus of interactions between doctors and actors playing the role of patients during real training sessions in French medical institutions have been collected and annotated. This corpus has been exploited to develop a platform to train doctors to break bad news with a virtual patient. The platform has been exploited to collect a corpus of human-virtual patient interactions annotated semi-automatically and collected in different virtual reality environments with different degree of immersion (PC, virtual reality headset and virtual reality room).
Databáze: OpenAIRE