MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2322504522 · doi:10.1177/1754337115598723

Ten years later: Ice hockey helmet impact mechanics change with age

2015· article· en· W2322504522 sur OpenAlexaff
David J. Pearsall, Pierre Lapaine, Ryan Ouckama

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part P Journal of Sports Engineering and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyPaddingImpactForensic engineeringEngineeringComputer scienceStructural engineeringComputer securityPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This longitudinal 10-year study investigated the effects of inventory aging on ice hockey helmets’ impact attenuation characteristics. Three unused helmet models with different foam padding materials (vinyl nitrile, multi-density vinyl nitrile, and expanded polypropylene) were impact tested at six sites around a surrogate headform on years 2, 6, and 10 (Y2, Y6, and Y10) after the date of manufacture. In general, peak acceleration (g) Y10 measures were greater than those reported in Y2 and Y6, although well below standard impact criteria levels. Visual inspection of helmets post-impact showed no conspicuous damage to liner or shell, although in several instances the binding glue had disintegrated allowing liners to shift or fall away from the shell. In summary, contemporary ice hockey helmets retain most of their robust impact attenuation characteristics 10 years in storage after manufacture date; however, adhesive tearing of padding from the shell needs to be addressed. Regular inspection of the helmet integrity by players, coaches, and trainers is paramount. Further testing of used helmets in a similar prospective manner is carried out to ensure safe helmet function.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part P Journal of Sports Engineering and TechnologyMême sujetSports injuries and preventionTravaux en français237 207