Human performance research for military operations in extreme cold environments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Soldier performance in the Arctic depends on planning and training, protective equipment, and human physiological limits. The purpose of this review was to highlight the span of current research on enhancing soldier effectiveness in extreme cold and austere environments. METHODS: The practices of seasoned soldiers who train in the Arctic and cold-dwelling natives inform performance strategies. We provide examples of research and technology that build on these concepts. RESULTS: Examples of current performance research include evaluation of equipment and tactics such as the bioenergetics of load carriage over snow in Norwegian exercises; Canadian field monitoring of hand temperatures and freezing cold injuries for better protection of manual dexterity; and Dutch predictive modeling of cold-wet work tolerances. Healthy young men can respond to cold with a substantial thermogenic response based on US and Canadian studies on brown adipose tissue and other mechanisms of non-shivering thermogenesis; the potential advantage of greater fat insulation is offset in obese unfit subjects by a smaller thermogenic response. Current physiological studies are addressing previously unanswered problems of cold acclimation procedures, thermogenic enhancement and regulation, and modulation of sympathetic activation, all of which may further enhance cold survival and expand the performance envelope. CONCLUSION: There is an inseparable behavioral component to soldier performance in the Arctic, and even the best equipment does not benefit soldiers who have not trained in the actual environment. Training inexperienced soldiers to performance limits may be helped with personal monitoring technologies and predictive models.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».