Heat Strain Index using Physiological Parameters while Wearing Personal Protective Equipment: Biomonitoring Technology
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this lecture was to present and discuss about heat strain index using physiological parameters while wearing personal protective equipment (PPE) in terms of biomonitoring technology. Firefighters’ PPE was used as an example. Minimum requirements for next generation of PPE to alleviate the heat strain of firefighters in the field were discussed. Two performance levels were given for the performance requirements: (1) activity and (2) rest breaks. Regarding the activity level, two kinds of activities were given for the requirements: (1) running exercise on a treadmill, (2) a simulated mobility test. The simulated mobility test can be modified from US, Canadian or Japanese mobility test protocol. While firefighting wearing full PPE in hot environments, foot temperature can provide an early warning sign to avoid heat-related illness of firefighters: 38.0℃ of foot temperature (Attention), 38.5℃ of foot temperature (Warning), and 39.0℃ of foot temperature (Danger). The combination of foot temperature and heart rate can play a role as a physiological strain index to avoid heat-related illness of firefighters: PSIfoot = 5(Tfoott .37.0) / (39.5 .37.0) + 5(HRt－HR0) / (180－HR0). While resting between firefighting in the field, heart rate can provide safety limit duration to avoid overheating firefighters prior to the consecutive work, when the upper limit of rectal temperature is set at 39.0℃: Tre(t) = 0.035 HRrelative + 35.83 + (8·HRrelative－66)·10-4·t.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».