Quantifying Mobility Scooter Performance in Winter Environments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To quantify mobility scooter performance when traversing snow, ice, and concrete in cold temperatures and to explore possible performance improvements with scooter winter tires. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Hospital-based research institute. PARTICIPANTS: Two drivers (50 and 100 kg) tested 8 scooter models (N=8). Two mobility scooters were used for winter tire testing. INTERVENTIONS: Scooters were tested on 3 different conditions in a random sequence (concrete, 2.5-cm depth snow, bare ice). Ramp ascent and descent, as well as right-angle cornering up to a maximum of 10° slopes on winter conditions, were observed. Winter tire testing used the same slopes with 2 scooters on bare and melting ice surfaces. MAIN OUTCOME MEASURES: Maximum achievable angle (MAA) and tire traction loss for ramp ascent and descent performance. The ability to steer around a corner on the ramp. RESULTS: [2, N=8]=12.25, P<.01). Half of the scooters we tested were unable to climb a 1:12 grade (4.8°) snow-covered slope without losing traction. All but 1 failed to ascend an ice-covered 1:12 grade (4.8°) slope. Performance was even more unsatisfactory for the forward downslopes on both snow and ice. Winter tires enhanced the MAA, permitting 1:12 (4.8°) slope ascent on ice. CONCLUSIONS: Mobility scooters need to be designed with winter months in mind. Our findings showed that Americans with Disabilities Act-compliant built environments, such as curb ramps that conform to a 1:12 (4.8°) slope, become treacherous or impassible to mobility scooter users when covered in ice or snow. Scooter manufacturers should consider providing winter tires as optional accessories in regions that experience ice and snow accumulation. Additional testing/standards need to be established to evaluate winter mobility scooter performance further.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».