Notice bibliographique
Résumé
Abstract Even as better materials are developed for protective clothing, NFPA data indicate the number of burn related fire fighter deaths and severe injuries is increasing. These injuries are unexpected for the most part. As a result, questions arise about Thermal Protective Performance (TPP) ratings and whether performance changes are due to use or the effects of aging. As part of a NIST-sponsored Small Business Innovative Research project, current TPP test techniques were evaluated. Some changes and extensions are suggested. In TPP tests, dry fabric samples or ensembles are exposed to heat flux of 83 kW/m2 with nominally 50% radiative and 50% convective heat transfer. Heat transmission through the test sample is measured with a copper calorimeter. The TPP Rating is the time in seconds required for a 2nd degree burn. Current problems include: 1) Current test methods overestimate time to 2nd degree burn. 2) No information is provided on maximum potential burn damage. 3) No information is provided on heat transfer or fabric properties. 4) No information is provided on how performance changes with use. Suggested changes and extensions include: 1) Change the heat source — use a modified radiant protective performance technique. 2) Replace the copper calorimeter with a thermal skin simulant sensor. 3) Estimate burn damage using a two step analysis method. 4) Obtain both dry and damp thermal properties for modeling clothing performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».