Variability in performance on a work simulation test of physical fitness for firefighters
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Forces Firefighter Physical Fitness Maintenance Evaluation (FF PFME) requires firefighters in full fire-protective ensemble, including self-contained breathing apparatus, to correctly complete 10 work-related tasks on a measured and calibrated course. Fitness for duty is inferred from completion time of the course. We hypothesized that completion time may be dependent on pacing strategy and day-to-day fluctuations in biological function. To examine variability in performance, 20 females and 31 males (mean ± SD; age, 27.6 ± 10.5 years; height, 176.7 ± 8.3 cm; mass, 77.3 ± 13.4 kg) were familiarized with the FF PFME and then completed the test on 6 separate days. Pre-test behaviours (e.g., sleep, diet) and test conditions (e.g., calibration, time of day) were consistent. Repeated-measures ANOVA revealed a significant decrease in completion time between tests 1 and 6 (18.7%) and between all sequential pairs (e.g., tests 1 and 2). There was also a small but significant increase in the fraction of total test time for task completion and a corresponding decrease in the time to transition between tasks. The performance improvements cannot be explained by differences in effort (heart rate and perceived exertion). Coefficient of variation for tests 1, 2, and 3 was 7% and for tests 4, 5, and 6 was 2.6%. The results indicate the importance of practice on performance and the potential for false-positive or false-negative decision errors if biological variability is not taken into account.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».