MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103520987 · doi:10.1139/h06-087

Cardiovascular consequences of high-performance aircraft maneuvers: implications for effective countermeasures and laboratory-based simulations

2007· review· en· W2103520987 sur OpenAlexaffvenue
Jessica M. Scott, Ben T. Esch, Len Goodman, Shannon S. D. Bredin, Mark J. Haykowsky, Darren E. R. Warburton

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaDepartment of National DefenceDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational forceConsciousnessAeronauticsGravitationMedicineSimulationComputer sciencePsychologyEngineeringNeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gravitational stress encountered by pilots of high-performance aircraft can cause dramatic shifts in blood volume and circulatory pressure, thus placing the cardiovascular system under significant stress, sometimes resulting in loss of consciousness due to cerebral under-perfusion. Since pilots experience both increased and decreased gravitational stress in high-risk environments, it is important not only to examine the cardiovascular effects of altered gravitational exposure, but also to create effective countermeasures that will increase pilot safety. In this review, we discuss the cardiovascular consequences of rapid changes in gravitational forces. We also examine the effectiveness of the countermeasures that have been developed to combat gravity-induced loss of consciousness. Finally, we examine those current laboratory-based techniques that simulate hyper-gravity and the "push-pull effect"; making it possible to investigate the cardiovascular mechanisms responsible for maintaining cerebral perfusion and consciousness.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physiology Nutrition and MetabolismMême sujetSpaceflight effects on biologyTravaux en français237 207