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Enregistrement W360370700 · doi:10.2174/978160805063511001010087

Measuring Physiological and Biomechanical Responses to Cold and Icy Conditions: Preliminary Findings

2010· book-chapter· en· W360370700 sur OpenAlexaff
Jennifer A. Hsu, Yue Li, Geoff Fernie

Notice bibliographique

RevueBENTHAM SCIENCE PUBLISHERS eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart ratePaceAmbulatoryEnvironmental scienceMedicineBlood pressureSkin temperaturePhysical medicine and rehabilitationSimulationEngineeringBiomedical engineeringSurgeryGeographyGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies conducted in countries all over the world have linked winter climate to increased risks of morbidity and mortality. However, researchers have yet to understand the overall effect of the winter climate including consequences of such factors as surface conditions on the human body. The main objectives of this project were to develop a portable ambulatory system for data collection in cold climates and use it to observe physiological and biomechanical effects of cold temperatures and icy surfaces. Furthermore, a laboratory-based experiment was designed in order to obtain datasets on 11 young and healthy subjects. Participants were observed in a cold chamber walking at a comfortable pace in three test conditions: (1) on ice with a safety harness, and on a rough surface while (2) wearing a harness, and (3) without a harness. The ambulatory monitoring system was used to simultaneously record blood pressure, heart rate, skin temperature, muscle activity, gait parameters and foot pressure, and subjective responses were used to derive a comprehensive understanding of the body's responses. Preliminary findings of this study include results which indicate that heart rate is significantly elevated prior to traversal over ice and blood pressure rises significantly within ten minutes of exposure to cold are also presented.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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