Numerical Reconstruction of Traumatic Brain Injury in Skiing and Snowboarding
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Proper evaluation of ski helmet designs and safety standards should rely on head impact conditions involved in skiing and snowboarding head injuries. To study these impacts, main crash scenarios involving head injuries are numerically replicated. METHODS: Multibody models of skiers and snowboarders were developed to investigate five common crash scenarios involved in traumatic brain injury: forward and sideways skiing falls, snowboarding backward falls, collisions between users and collisions with obstacles. For each scenario, the influence of crash conditions on head impact (location, speed, linear and rotational accelerations) and risk of injury are evaluated. Crash conditions were initial velocity, user height, position and approach angle, slope steepness, obstacles, and snow stiffness. RESULTS: One thousand one hundred forty-nine crashes were simulated and three significant levels of impact conditions were discriminated over the investigated crash scenarios: 1) the smallest normal-to-slope impact velocities (6 km·h; 22 km·h) and peak linear accelerations (42g; 75g) were obtained during forward and sideways skiing falls; 2) snowboarding backward falls and collisions between users were associated with high normal-to-surface impact velocities (26 km·h; 32 km·h) and head accelerations (80g; 149g) above one published threshold for mild traumatic brain injury but below the pass/fail criteria of helmet standard tests; 3) collisions with obstacles were associated with high normal-to-surface impact velocities (19 km·h; 35 km·h) and the highest head accelerations (626g; 1885g). CONCLUSIONS: Current impact conditions of helmet standard evaluations consistently replicate collisions with obstacles, but need to be revised to better reflect other significant crash scenarios leading to traumatic brain injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».