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Enregistrement W2124842277 · doi:10.1177/0040517514553875

The impact of air gap on thermal performance of protective clothing against hot water spray

2014· article· en· W2124842277 sur OpenAlexfundno aff
Yehu Lu, Guowen Song, Jun Li, Faming Wang

Notice bibliographique

RevueTextile Research Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésClothingAir layerThermal manikinAir gap (plumbing)Burn injuryAir temperatureEnvironmental scienceMaterials scienceComposite materialMedicineMeteorologyLayer (electronics)Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The air gap size and distribution developed between clothing and a human body play a critical role in clothing performance, specifically for thermal protective clothing. Hot liquid is considered as one of the common hazards in industrial working environments. In this study, the clothing air layer entrapped between protective clothing and a manikin body was determined using three-dimensional body scanning, and the protective performance provide by the clothing was predicted using an instrumented hot water spray manikin evaluation system. The relationship between the average air gap size and overall protective performance was analyzed. The impact of clothing air gap developed along the human body on predicted burn injury was considered. In addition, the air gap distribution and its relation to skin burn injury were compared for the selected garments. In general, the results indicated that the average air gap size showed positive effects on the overall protective performance. For all body parts except the pelvis, the air gap size presented a significant relationship with the percentage of burn injury. For an individual garment, there was no significant correlation found between the air gap distribution and skin burn injury. The garment with a larger air gap size and minimal air gap changes during hot water spray provided better protective performance. The research findings could provide the technical basis for further development of high performance protective clothing.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,325 · 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'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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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