On the use of wearable physiological monitors to assess heat strain during occupational heat stress
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Workers in many industries are required to perform arduous work in high heat-stress conditions, which can lead to rapid increases in body temperature that elevate the risk of heat-related illness and even death. Traditionally, effort to mitigate work-related heat injury has been directed toward the assessment of environmental heat stress (e.g., wet-bulb globe temperature), rather than toward the associated physiological strain responses (e.g., heart rate and skin and core temperatures). However, because a worker's physiological response to a given heat stress is modified independently by inter-individual factors (e.g., age, sex, chronic disease, others) and intra-individual factors both within (e.g., medication use, fitness, acclimation and hydration state, others) and beyond (e.g., shift duration, illness, others) the worker's control, it becomes challenging to protect workers on an individual basis from heat-related injury without assessing those physiological responses. Recent advancements in wearable technology have made it possible to monitor one or more physiological indices of heat strain. Nonetheless, information on the utility of the wearable systems available for assessing occupational heat strain is unavailable. This communication is therefore directed toward identifying the physiological indices of heat strain that may be quantified in the workplace and evaluating the wearable monitoring systems available for assessing those responses. Finally, emphasis is placed on the barriers associated with implementing these devices to assist in mitigating work-related heat injury. This information is fundamental for protecting worker health and could also be utilized to prevent heat illnesses in vulnerable people during leisure or athletic activities.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle