Predicting slips based on the STM 603 whole-footwear tribometer under different coefficient of friction testing conditions
Notice bibliographique
Résumé
Assessing footwear slip-resistance is critical to preventing slip and fall accidents. The STM 603 (SATRA Technology) is commonly used to assess footwear friction but its ability to predict human slips while walking is unclear. This study assessed this apparatus’ ability to predict slips across footwear designs and to determine if modifying the test parameters alters predictions. The available coefficient of friction (ACOF) was measured with the device for nine different footwear designs using 12 testing conditions with varying vertical force, speed and shoe angle. The occurrence of slipping and the required coefficient of friction was quantified from human gait data including 124 exposures to liquid contaminants. ACOF values varied across the test conditions leading to different slip prediction models. Generally, a steeper shoe angle (13°) and higher vertical forces (400 or 500 N) modestly improved predictions of slipping. This study can potentially guide improvements in predictive test conditions for this device.Practitioner Summary: Frictional measures by the STM603 (SATRA Technology) were able to predict human slips under liquid contaminant conditions. Test parameters did have an influence on the measurements. An increased shoe-floor testing angle resulted in better slip predictions than test methods specified in the ASTM F2913 standard.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».