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Enregistrement W2101478844 · doi:10.1243/17543371jset36

The effects of impact management materials in ice hockey helmets on head injury criteria

2009· article· en· W2101478844 sur OpenAlexaff
Philippe Rousseau, Andrew Post, T. Blaine Hoshizaki

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part P Journal of Sports Engineering and Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensImpactOntario Neurotrauma FoundationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyLinear accelerationAngular accelerationAccelerationPolypropyleneNitrileHead (geology)Materials scienceStructural engineeringEnvironmental scienceComposite materialEngineeringGeologyPhysicsChemistryPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to compare the capacity of vinyl nitrile and expanded polypropylene, two materials commonly used in ice hockey helmets, to reduce the peak linear acceleration, peak angular acceleration, and head injury criterion values during a direct impact to a hybrid III headform. Six different ice hockey helmets were tested using a pneumatic linear impactor at velocities similar to those in hockey. The results showed that helmets using expanded polypropylene foam liners are significantly better at reducing linear acceleration; however, helmets using vinyl nitrile foam liners are significantly better at reducing angular acceleration. Furthermore, the impact location influenced the performance of the liner.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations38
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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