Finger anthropometrics may not be a primary influence on the thermal responses to cooling and rewarming
Notice bibliographique
Résumé
The fingers have a large surface area to volume ratio (SA:V), minimal muscle mass, and potent vasoconstrictor capacity. These qualities make the fingers prone to heat loss and freezing injuries during whole-body or local cold exposure. Anthropologists have proposed that the large inter-individual variability in human finger anthropometrics may be an ecogeographic evolutionary adaptation, where shorter and thicker digits (i.e. smaller SA:V ratio) provide a favorable adaptation for cold climate natives. We hypothesized that the SA:V ratio of a digit has an inverse relationship with finger blood flux and finger temperature (Tfinger) during cooling and rewarming from cold. Fifteen healthy adults with no or limited cold experiment experience performed 10 min of baseline immersion in warm water (35.0 ± 0.1°C), 30 min in cold water (8.4 ± 0.2°C), and a final 10 min of rewarming in ambient air (~22°C, ~40% relative humidity). Tfinger and finger blood flux were measured continuously across multiple digits per participant. Average Tfinger (p = 0.05; R2 = 0.06) and area under the curve for Tfinger (p = 0.05; R2 = 0.07) during hand cooling showed significant, negative correlations to digit SA:V ratio. There was no relationship between digit SA:V ratio and blood flux (i.e. average blood flux and AUC) during cooling as well as between SA:V ratio and digit temperature (i.e. average Tfinger and AUC) or blood flux (i.e. average blood flux and AUC) during rewarming. Overall, digit anthropometrics do not appear to play a dominant role in extremity cold response.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».