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Enregistrement W2014334037 · doi:10.1249/01.mss.0000353675.85872.2e

Biomechanical Assessment Of Canadian Military Soft Armor Systems

2009· article· en· W2014334037 sur OpenAlexaffabout
Chad E. Gooyers, Jessica C. Selinger, Sivan Almosnino, Tegan Upjohn, Pat Costigan, Joan M. Stevenson

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShouldersRange of motionPhysical medicine and rehabilitationBicepsTrunkElectromyographyMotion captureArmourKinematicsSimulationMedicinePhysical therapyMotion (physics)EngineeringComputer scienceSurgeryArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the nature of the threat from Improvised Explosive Devices (IED), the pattern and probability of injury has changed for both mounted and dismounted military personnel. This work was performed for the Soldier System Integration Group at Defense Research and Development Canada (DRDC)-Toronto in support of the Counter Improvised Explosive Device (C-IED) Technical Demonstration Project (TDP). PURPOSE: 1) To quantitatively assess three different designs of military soft armour systems that provide the same level of ballistic protection, yet differ in stiffness, bulk and weight; 2) To compare subjective data from soldiers' preferences with electromyography (EMG) and range of motion (ROM) data. METHODS: Eight male Canadian Armed Forces personnel participated in this investigation. Surface EMG data were recorded from eight muscles on the subjects' dominant side including: the Biceps (bilaterally), Triceps, Anterior Deltoid, Pectoralis Major, Trapezius, External Oblique (bilaterally). Upper body kinematics were recorded using seven MTx inertial motion sensors (Xsens, Netherlands) placed on the head, the C7 spinous process, the sacrum (L5/S1), as well as the upper and lower arms (bilaterally). Muscle activity and joint range of motion were assessed for a total of three different soft armour systems across a battery of upper body & trunk range of motion tasks. In addition soldiers were asked to complete a questionnaire at the end of test session, requiring them to rank each of the armour systems from best to worst in terms of overall maneuverability. RESULTS: Results from this investigation indicate that this approach of combining EMG concurrently with ROM is able to provide an objective biomechanical assessment of personal protective equipment. The EMG and ROM objective measures were all positively correlated to soldiers' subjective responses using a Spearman's Ranked Correlation Test. These correlations were particularly strong for the shoulder region ROM tasks (RS =1.0 for all three comparisons). CONCLUSION: Results indicate that less stiff, less bulky, and lighter systems are deemed superior for dynamic tasks, whereas, stiffer, bulkier, and heavier systems may have advantages for static holding tasks. Research Funded by DRDC-Toronto.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,371 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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