Needs Assessment for a Toddler Winter Activity Protection Head Gear
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the protective characteristics for helmets used by toddlers participating in winter recreational activities. Sliding, skating, skiing and snow boarding all involve the risk of head injury from situations such as slipping and falling or hitting a tree. There are unique characteristics that influence brain injury that apply to toddlers; they have smaller heads and are shorter and therefore closer to the ground when they fall. In activities like sliding and skiing they are able to obtain very high velocities, especially when either sliding or skiing with their parents. This creates a disproportionate amount of risk considering the underdeveloped skills necessary to protect themselves during unexpected events like falling or hitting an object. The three most common types of certified helmets used for winter activities in Canada were included in this study. Ice hockey, alpine ski and bicycling helmets were impacted at 2.0 m/s, 4.0 m/s, 6.0 m/s, and 8.0 m/s at the front impact location using a monorail drop rig. The results showed the ice hockey helmet protected the child the best at 2 m/s and 4m/s when using peak linear acceleration and for 2m/s, 4m/s and 6 m/s when considering angular acceleration. The bicycle helmet protected the best at 6 m/s and 8 m/s when comparing peak linear acceleration values and for 8m/s when comparing peak angular acceleration values. It was concluded that children need to choose a helmet depending on the type of activity involved and the type of injury presenting the greatest risk.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».