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Enregistrement W2011869140 · doi:10.4271/2012-36-0456

Reconstruction Tests Design to Support the Correlation of Real Injuries with Dummy Readings

2012· article· en· W2011869140 sur OpenAlexaff
Alejandro Longton, Philippe Lesire, Heiko Johannsen, Philippe Beillas, Anita Fiorentino, Alan Kirk, Adrià Ferrer

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensL'Alliance Boviteq
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCorrelationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the many sub-tasks of the four study areas of the EC CASPER project, this paper presents the following point: • Child protection improvements as a result of accident reconstructions and development of injury risk curves. The first step in achieving this aim was to collect real world in-depth road accident data involving restrained children, with injuries systematically coded using the AIS (Abbreviated Injury Scale, AAAM 1998). This activity identified the priority body regions to be protected (therefore requiring injury risk curves) and provided cases to be reconstructed in full scale crash tests. In such reconstructions dummy readings were correlated with the occupants' injuries in the real accident to develop injury risk curves (after validation checks for crash severity and dummy kinematics). At the same time, online and field surveys were carried out to identify the safety of children when travelling in cars. These sociological studies provided information to identify the misuses of the Child Restraint Systems (CRS), resulting in new dynamic testing programs for their evaluation. The integration of these two activities resulted in the development of the criteria for selecting accident cases that would provide valuable information for the injury risk curves and which were technically feasible in crash testing laboratories. In order to select accident cases that would provide valuable information for the injury risk curves - a good spread across the whole spectrum of the AIS injury assessment (AIS1 - AIS6) - a case selection criteria was used that favoured more severe accidents in terms of injury severity or low injury severity accidents with high crash severities. The cases put forward for reconstruction had to be technically feasible in crash testing laboratories. Additionally, the signals captured from the new abdominal sensors, developed in the project, provided information for the injuries prediction in that area of the body. The present document was written before the end of the project so some of the references, such as results and conclusions are preliminary. However, it was possible to identify the child safety protection problems, based on the results of the sociological survey. The final results for the improvement of the Injury Risk Curves will be known when the final reports and models are released.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,009

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2012
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