Sensors-Enabled Human State Monitoring System for Tactical Settings
Notice bibliographique
Résumé
There is potential great value in turning physiological and behavioral data into actionable information in tactical environments. However, the design of an appropriate system in terms of measurement accuracy, wearing comfort and technical feasibility, for instance for forces training in realistic conditions, therefore requires addressing multiple scientific and technical challenges. The current paper focuses on work realized to address four challenges identified in recent efforts in the development of an integrated wearable system. These four challenges pertain to: 1) Data management; 2) Wearable sensors; 3) Algorithms and models; and 4) Human factors considerations. Components were developed and integrated to tackle each of the four challenges and the integrated system was tested on participants during field trials. The system referred to “Readiness Evaluation: QUantified INdividuals” (REQUIN), offers a dashboard to visualize in real time the various metrics collected and calculated by the system, including metrics derived from wearable sensors and models. Results of the field trials are discussed in regard with the four challenges addressed in the paper and recommendations for further research are presented, including using alternative sensing technologies for blood oxygenation measures and improving the models’ specificity. This study represents a critical step in the integration of real-time sensing technologies for applications involving collective situation management and control.
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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 | 0,001 | 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 ».