Predicting casualty evacuation performance for the Canadian land forces command
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle