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Enregistrement W4210378854 · doi:10.1007/978-3-030-02866-4_107-1

Environmental Stress in Military Settings

2021· book-chapter· en· W4210378854 sur OpenAlexaff
Wendy Sullivan‐Kwantes, Matthew N. Cramer, Fethi Bouak, L. S. Goodman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorWearable computerCombat stress reactionAdaptation (eye)Affect (linguistics)Applied psychologyEngineeringRisk analysis (engineering)Computer sciencePsychologyMedicineClinical psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During military training and operations, exposure to extremes of noise, temperature, humidity, pressure, or acceleration can induce levels of physiological strain that degrade cognitive and physical capabilities, threaten health and safety, and affect behavior and performance. The overarching purpose of this chapter is to discuss the impact of environmental stress on military personnel. Because each of the aforementioned stressors induces disparate effects, each section addresses a unique stressor in terms of (i) the nature of the threat, (ii) physiological and biomedical effects, (iii) the impact on performance, and (iv) management strategies. The evolution of next-generation wearable biosensors, smart performance algorithms, and scientifically based operational training methods including stress inoculation exposure that will contribute to improved training, adaptation, and tolerance to these operational stresses is discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,330 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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