Vehicle Submersion: A Review of the Problem, Associated Risks, and Survival Information
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Of all drownings, 3 to 11% occur in submersed vehicles, yet scientific study of this topic seems limited. METHODS: A search was made of digital medical, drowning, transportation, and rescue databases regarding vehicle submersion drownings. RESULTS: The major risk factors include driving on ice or roadways near water, flooding of roadways or bridges, slippery roads, curved roads, and darkness. A new definition of a Flotation Phase (from water impact until water rises to the bottom of side windows) defines a period when escape is easiest. Since survival probability is highest during this period (generally the first minute)--and then decreases rapidly--cell phones should not be used to call for help because this will only squander the optimal window for survival. It is virtually impossible to open a door until the vehicle is almost completely full of water. Since there is little or no trapped air, this period provides a very low chance of survival. Before exit, children should be released from their restraints. Breaking windows is difficult without a center punch or rescue hammer, which should be visibly mounted within reach of the driver. CONCLUSIONS: Prevention includes installing adequate guardrails, barriers, warning signs, and road markings, or placing roadways at a greater distance from water. Areas at high risk for flooding should have signs and public warning systems for flash flooding should be improved. Public education should also focus on the dangers of driving on flooded roads or bridges, and on ice roads.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».