Estimating the Influence of Neckform Compliance on Brain Tissue Strain During a Helmeted Impact
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine if a change in neckform compliance could influence maximum principal strain in the brain white and grey matter, the brain stem and the cerebellum. This was done by impacting a Hybrid III headform with a 16.6 kg impactor arm at 5 m/s. Three different Hybrid III neckforms were used: 1) one 50th percentile male neckform - standard neckform; 2) one 50th percentile male neckform plus 30 per cent compliance - soft neckform; 3) one 50th percentile male neckform minus 30 per cent compliance - stiff neckform. The kinematic data obtained was then used to drive a finite element model developed by University College Dublin. The results showed that a decrease in neckform compliance had a significant effect on maximal principal strain in the cerebellum, where the stiff neck (0.050 ± 0.004) generated higher maximum principal strains than the standard neck (0.036 ± 0.003) and the soft neck (0.037 ± 0.001). There were no significant differences between the stiff (0.122 ± 0.013), standard (0.114 ± 0.020) and soft neck (0.119 ± 0.019) in the white matter; the stiff (0.168 ± 0.011), standard (0.176 ± 0.011) and soft neck (0.176 ± 0.007) in the grey matter; or the stiff (0.080 ± 0.003), standard (0.081 ± 0.006) and soft neck (0.085 ± 0.009) in the brain stem. The results were not linked to brain injury due to the absence of a commonly accepted threshold.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».