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Enregistrement W2592066491 · doi:10.2316/p.2017.852-028

Instrumented Spinal Cord Surrogate Using Optical Fiber: Role of the Fiber's Location

2017· article· en· W2592066491 sur OpenAlexaff
Yann Facchinello, Éric Wagnac, Bora Ung, Yvan Petit, Prabin Pradhan, Louis-Marie Peyrache, Jean‐Marc Mac‐Thiong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cordSpinal cord injuryFiberMaterials scienceCompression (physics)Optical fiberMedicineComputer scienceComposite materialTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In vitro replication of traumatic spinal cord injury is necessary to understand its biomechanics and to improve prevention devices and care. During the trauma, the spinal cord withstands an impaction at high velocity. In order to fully assess spinal cord compression, a physical spinal cord surrogate instrumented with bare optical fibers is a promising avenue. The sensing is based on light transmission loss observed in optical fibers subjected to bending. In this paper, the role of the fibers' position within the surrogate is presented and discussed. The closer the fiber from the surface of the spinal cord, the more sensitive it is to small compression magnitude. A threshold value of 15 % was observed for the fiber located at the upper surface of the surrogate. However, this fiber was not able to record compression over 40 %. Another fiber located in the middle of the surrogate was needed to record compression between 40 % to 85 %. Using two fibers allows continuous recording of compressions ranging from 15 % to 85 %. This study shows the relevance of using multiple fibers in order to fully assess the compression of the spinal cord surrogate.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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