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Enregistrement W1154958140 · doi:10.1520/stp104097

Non-destructive Test Methods to Assess the Level of Damage to Firefighters' Protective Clothing

2012· book-chapter· en· W1154958140 sur OpenAlexaff
Moein Rezazadeh, David A. Torvi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingTest (biology)Forensic engineeringEngineeringGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the service life of firefighters' protective clothing, individual aspects of its performance change due to factors such as thermal exposure. Although there are some standards for the inspection of firefighters' protective clothing, test methods that could be used to completely determine the level of damage and the remaining service life of such clothing have not yet been developed. In order to develop these test methods, it is necessary to understand how individual aspects of the performance of protective clothing deteriorate after exposure to fireground conditions. In this project, specimens consisting of an outer shell, a moisture barrier, and a thermal liner were thermally aged and tested using 20 kW/m2 exposures in a cone calorimeter. Two different outer shell fabrics, one undyed (light brown in color) and one dyed (black), were tested. Changes in the tensile strength of the outer shell resulting from single and multiple exposures were measured. Changes in the color of the outer shell were also measured using digital image analysis. The study demonstrates that multiple exposures to this heat flux level were less destructive than a single exposure of the same total duration. Color measurements showed good potential as a possible nondestructive means of evaluating the condition of the outer shell fabric, as these color measurements could be correlated to the loss in tensile strength of the outer shell. Possible future work to evaluate other aspects of the performance of these materials is discussed.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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