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Enregistrement W2616244717 · doi:10.1186/s40691-017-0103-3

Can common finishing treatments used in chef jacket fabrics improve protection against scald injury?

2017· article· en· W2616244717 sur OpenAlexaff
Sushmitha Devarajan, Rachel H. McQueen, ShuQin Wen

Notice bibliographique

RevueFashion and Textiles · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceClothingThermal protectionComposite materialForensic engineeringEnvironmental scienceToxicologyPulp and paper industryWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chefs and other food preparation workers are at a high risk of scald injuries from hot liquids. Chefs’ clothing has the potential to act as a protective barrier between the skin and the thermal hazard. Although, impermeable barriers coupled with an insulating layer of fabric tend to offer the greatest protection against hot liquid penetration, the potential for heat strain and discomfort to workers may make them impractical in the kitchen environment. This study examined the effects of common finishing treatments used in chef jacket fabrics and the impact of layers on the protection offered against hot water burn injuries. The Teflon ® treated fabrics offering combined stain and water repellency, provided the greatest protection with the lowest absorbed energy and longest times to second degree burn injury compared with the other finishes (i.e., regular, water repellent and soil release). Findings also showed that in most cases, increasing the number of layers improved protection provided by the fabric systems, with the Teflon ® finished fabrics providing the highest protection against scald injuries as fabric layers increased.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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