Predicting casualty evacuation performance for the Canadian land forces command
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent observations and feedback from military operations demonstrated the need to reassess the validity of a fireman's carry (FC) as an assessment of casualty evacuation ability in the Canadian land forces command physical fitness standard. Objective: The objective of this research was to determine: (1) the most common methods of casualty evacuation employed by the Canadian land forces (LF), (2) performance of land forces personnel on casualty evacuation abilities, and (3) potential predictive fitness tests (PFT) for performance on a casualty evacuation task. Methods: Task analysis, interviews, observations, and subject matter experts were used to identify the common casualty evacuation methods. Simulations of these methods were developed and validated. LF members performed these evacuation methods and 7 PFT to their maximum ability (N=118). These data were analyzed using step-wise regression analysis, ANOVA and Pearson product moment correlations. Results: Casualty drag (CD) and vehicle extrication (VE) were found to be the most common methods of casualty evacuation. Males performed significantly better on VE and CD compared to females. CD predicted VE, and the addition of grip strength and static squat performance improved the prediction by 26% to account for 65% of the variability in VE. Of the LF members tested, 88% were able to drag an 82 kg casualty 25 m and 83% succeeded in extricating an 82 kg casualty from a light armored vehicle. Conclusions: It is recommended that the FC be replaced by a 25 m CD. It is not recommended that VE be tested, as it is expected that VE of an 82 kg casualty could be performed by two soldiers; all subjects capable of dragging an 82 kg casualty could also extricate 41 kg.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».