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Enregistrement W2030908751 · doi:10.1177/0040517515581584

Clothing in the kitchen: Evaluation of fabric performance for protection against hot surface contact, hot liquid and low-pressure steam burns

2015· article· en· W2030908751 sur OpenAlexaff
Han Zhang, Rachel H. McQueen, Jane Batcheller, Stephen A. Paskaluk, Ghulam Murtaza

Notice bibliographique

RevueTextile Research Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite materialMaterials scienceClothingThermal protectionThermal insulationWaste managementLayer (electronics)Forensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kitchen workers sustain one of the highest rates of occupational burn injuries through exposure to the various thermal hazards present in institutional and restaurant kitchens. The jacket of the chefs’ uniform has the potential to act as a protective garment, although the extent of the protection afforded by this clothing has not been examined. This study evaluates a selection of current fabrics used in chefs’ uniform jackets to determine their effectiveness in providing protection against hot surface contact, hot liquids and low-pressure steam burns. Four jacket fabrics and two apron fabrics were tested as single layers and in layered combinations. Results showed that single-layered fabrics offered less protection against hot surface contact burns than double-layered fabrics, as an increase in fabric thickness improved thermal insulation of the system. Fabrics covered with a water-impermeable apron layer afforded the greatest protection against hot water and low-pressure steam, while fabrics covered with a permeable apron layer did not provide additional protection. It was found that the addition of the permeable apron fabric layer stored more thermal energy when exposed to hot water, potentially reducing the protection offered by the layered fabric systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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