MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901600445 · doi:10.24254/cnib.18.49

Evaluation of Astroskin Bio-monitor during high intensity physical activities

2018· article· en· W2901600445 sur OpenAlexaboutno aff
Junuen Villa, T. Shaw, William B. Toscano, Patricia S. Cowings

Notice bibliographique

RevueMemorias del Congreso Nacional de Ingeniería Biomédica · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaAmes Research CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésCrewComputer scienceLight intensityReal-time computingSoftwareSimulationEmbedded systemEngineeringAeronauticsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As humans go deeper into space, the need for a compact and accurate health monitoring system is imperative for the Exploration Medical Capability (ExMC) Element of Human Research Program (HRP). Thus, it is necessary to develop new technologies and advances in support of long duration space missions. In the study conducted, the goal was to validate the second prototype of the Astroskin bio-monitor system performance, developed by Carré Technologies in collaboration with the Canadian Space Agency (CSA), during high intensity physical activities. The Astroskin system is designed as a garment with built-in sensors, a headband with an optical sensor and a module that connects to the garment; allowing monitoring, recording and analyzing physiological parameters such as the electrocardiogram (ECG), heart rate, blood pressure, pulse oximetry, respiratory rate, and body temperature in a non-obtrusive way. The results provided feedback for improvements both in hardware and software. A previous prototype was tested in an analog space environment HERA in 2016, monitoring a crew’s physiological parameters for 24-hour sessions

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · 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.

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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMemorias del Congreso Nacional de Ingeniería BiomédicaMême sujetSpaceflight effects on biologyTravaux en français237 207