Mental fatigue is a complex hidden disability. This study investigates how people with mental fatigue assess the accessibility of various typical city environments. Specifically if they use spatial strategies to redress their disability and how they view interaction with other actors in the same space. The study also aims to offer tools for city planners in order to facilitate an understanding of how infrastructure can promote accessibility in public buildings and spaces. The study at hand is qualitative and was conducted as a virtual city tour which allowed the subjects to share their experience of accessibility. Labov's theory of narrative structure was used to analyse the data. The samples of narrative were collected from people who suffer from mental fatigue after a mild traumatic brain injury. The results show that stimuli intense environments increase the use of spatial strategies and complicate the accessibility as well as the interaction with others. The study finds that people with mental fatigue should fall under the protection of the availability impact act and therefore have a legal right to accessibility promoting actions.

La fatigue mentale est un état complexe qui résulte d'une activité cognitive prolongée. Les symptômes de la fatigue mentale inclus des changements d'humeur, de motivation et une détérioration temporaire de diverses fonctions cognitives. Plusieurs recherches approfondies ont été menées pour développer des méthodes de reconnaissance des signes physiologiques et psychophysiologiques de la fatigue mentale. Les signes psychophysiologiques concernent principalement signaux d'activité cérébrale et leur relation avec la psychologie et la cognition. Celles-ci ont permise le développement de nombreux modèles basés sur l'IA pour classer différents niveaux de fatigue, en utilisant des données extraites d'un appareil eye-tracking, d'un électroencéphalogramme (EEG) pour mesurer l’activité cérébrale ou d'un électrocardiogramme (ECG) pour mesurer l’activité cérébrale. Dans cette mémoire, nous présentons le protocole expérimental et développé par mes directeurs de recherche et moi-même, qui vise à la fois à générer et mesurer la fatigue mentale, et à proposer des stratégies efficaces de récupération via des séances de réalité virtuelle couplées à des dispositifs EEG et eye tracking. Réussir à générer de la fatigue mentale est nécessaire pour générer un ensemble de données suivant l’évolution de la fatigue et de la récupération au cours de l’expérience, et sera également utilisé pour classer différents niveaux de fatigue à l’aide de l’apprentissage automatique. Cette mémoire fournit d'abord un état de l'art complet des facteurs prédictifs de la fatigue mentale, des méthodes de mesure et des stratégies de récupération. Ensuite, l'article présente un protocole expérimental résultant de l'état de l'art pour (1) générer et mesurer la fatigue mentale et (2) évaluer l'efficacité de la thérapie virtuelle pour la récupération de la fatigue, (3) entrainer un algorithme d'apprentissage automatique sur les données EEG pour classer 3 niveaux de fatigue différents en utilisant un environnement simulé de réalité virtuelle (VR). La thérapie virtuelle est une technique favorisant la relaxation dans un environnement simulé virtuel et interactif qui vise à réduire le stress. Dans notre travail, nous avons réussi à générer de la fatigue mentale en accomplissant des tâches cognitives dans un environnement virtuel. Les participants ont montré une diminution significative du diamètre de la pupille et du score thêta/alpha au cours des différentes tâches cognitives. Le score alpha/thêta est un indice EEG qui suit les fluctuations de la charge cognitiveet de la fatigue mentale. Divers algorithmes d'apprentissage automatique ont été formés et testés sur des segments de données EEG afin de sélectionner le modèle qui s'ajuste le mieux à ces données en ce qui concerne la métrique d'évaluation "précision équilibrée" et "f1". Parmi les 8 différents classificateurs, le SVM RBF a montré les meilleures performances avec une précision équilibrée de 95 % et une valeur de mesure f de 0,82. La précision équilibrée fournit une mesure précise de la performance dans le cas de jeu de données déséquilibrées, en tenant compte de la sensibilité et de la spécificité, et le f-score est une mesure d'évaluation qui combine les scores de précision et de rappel. Finalement, nos résultats montrent que le temps alloué à la thérapie virtuelle n'a pas amélioré le diamètre pupillaire en période post-relaxation. D'autres recherches sur l'impact de la thérapie devraient consacrer un temps plus proche du temps de récupération standard de 60 min. / Mental fatigue is a complex state that results from prolonged cognitive activity. Symptoms of mental fatigue can include change in mood, motivation, and temporary deterioration of various cognitive functions involved in goal-directed behavior. Extensive research has been done to develop methods for recognizing physiological and psychophysiological signs of mental fatigue. Psychophysiological signs are mostly concern with patterns of brain activity and their relation to psychology and cognition. This has allowed the development of many AI-based models to classify different levels of fatigue, using data extracted from eye-tracking devices, electroencephalogram (EEG) measuring brain activity, or electrocardiogram (ECG) measuring cardiac activity. In this thesis, we present the experimental protocol developed by my research directors and I, which aims to both generate/measure mental fatigue and provide effective strategies for recuperation via VR sessions paired with EEG and eye-tracking devices. Successfully generating mental fatigue is crucial to generate a time-series dataset tracking the evolution of fatigue and recuperation during the experiment and will also be used to classify different levels of fatigue using machine learning. This thesis first provides a state-of-the-art of mental fatigue predictive factors, measurement methods, and recuperation strategies. The goal of this protocol is to (1) generate and measure mental fatigue, (2) evaluate the effectiveness of virtual therapy for fatigue recuperation, using a virtual reality (VR) simulated environment and (3) train a machine learning algorithm on EEG data to classify 3 different levels of fatigue. Virtual therapy is relaxation promoting technique in a virtual and interactive simulated environment which aims to reduce stress. In our work, we successfully generated mental fatigue through completion of cognitive tasks in a virtual simulated environment. Participants showed significant decline in pupil diameter and theta/alpha score during the various cognitive tasks. The alpha/theta score is an EEG index tracking fluctuations in cognitive load and mental fatigue. Various machine learning algorithm candidates were trained and tested on EEG data segments in order to select the classifier that best fits EEG data with respect to evaluation metric ‘balanced accuracy’ and 'f1-measures'. Among the 8 different classifier candidates, RBF SVM showed the best performance with 95% balanced accuracy 0.82 f-score value and on the validation set, and 92% accuracy and 0.90 f-score on test set. Balanced accuracy provides an accurate measure of performance in the case of imbalanced data, considering sensitivity and specificity and f-score is an evaluation metric which combines precision and recall scores. Finally, our results show that the time allocated for virtual therapy did not improve pupil diameter in the post-relaxation period. Further research on the impact of relaxation therapy should allocate time closer to the standard recovery time of 60 min.

Tidigare forskning har visat att exponering för grön miljö tillhandahåller hälsofördelar. Dessa fördelar indikerar bland annat återhämtningseffekt av stress, trötthet och uppmärksamhetsutmattning, vilket är särskilt viktigt för universitetsstudenter. Därför syftade denna studie att undersöka om det finns en koppling mellan universitetsstudenters kontakt med grönstruktur i/nära studiemiljö och studenternas upplevelse av sin studiemiljö under covid-19 restriktionerna. Detta med hjälp av en dagbokundersökning som förstudie och telefonintervjuer. Analysverktyget bestod av teoretiska ramverk, Attention Restoration Theory (ART) och Stress Reduktion Theory (SRT). Resultat och analys har bekräftat Attention Restoration Theory (ART), där det uppges att gröna naturliga miljöer ger återhämtningseffekt och väcker uppmärksamhet efter en mental trötthet. Därtill bekräftade den även Stress Recovery Theory (SRT), där det uppges att gröna naturliga miljöer ger positiva effekt på stressminskning, -bearbetning och -återhämtning. Slutsatsen till denna undersökning är att grönstruktur har en stor betydelse för universitetsstudenterna, detta då alla väljer att vistas eller komma i kontakt med gröna naturen på ett eller annat sätt, till exempel gå en promenad i naturen eller åka till en stuga i skogen. Att naturen är en del av studenternas vardag verkar vara framför allt en omedveten upplevelse för de flesta och sker utan erkännande eller bearbetning av miljön. Dock framkommer det att processen kan vara medveten för vissa studenter. / Previous research has shown that exposure to the green environment provides health benefits. These benefits indicate among other things, recovery effect of stress, fatigue and attention-exhaustion, which is especially important for university students. Therefore, this study aimed to investigate whether there is a connection between university students' contact with the green structure in / near the study-environment and the students' experience of their study environment during the covid-19 restrictions. This with the help of a diary-survey as a pilot-study and telephone interviews. The analysis tool consisted of theoretical frameworks, Attention Restoration Theory (ART) and Stress Reduction Theory (SRT). Results and analysis have confirmed Attention Restoration Theory (ART), where it states that green natural environments have a recovery effect and attracts attention after a mental fatigue. In addition, it also confirmed the Stress Recovery Theory (SRT), which states that green natural environments have a positive effect on stress reduction, processing and recovery. The conclusion of this study is that green structure is of great importance to university students, as everyone chooses to reside or get in touch with green nature in one way or another, for example going for a walk in a green environment or staying in a cottage in the forest. That nature is a part of the students' everyday life seems to be above all an unconscious experience for most and takes place without recognition or processing of the environment. However, it appears that the process may be conscious for some students.