MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310063118 · doi:10.1016/j.shaw.2022.11.004

Thermal Insulation of Protective Clothing Materials in Extreme Cold Conditions

2022· article· en· W4310063118 sur OpenAlexafffund
Mohamed Zemzem, Stéphane Hallé, Ludwig Vinches

Notice bibliographique

RevueSafety and Health at Work · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésClothingThermal insulationThermal protectionCold climateEnvironmental scienceForensic engineeringEngineeringMaterials scienceWaste managementComposite materialMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Thermophysiological comfort in a cold environment is mainly ensured by clothing. However, the thermal performance and protective abilities of textile fabrics may be sensitive to extreme environmental conditions. This article evaluated the thermal insulation properties of three technical textile assemblies and determined the influence of environmental parameters (temperature, humidity, and wind speed) on their insulation capacity. Methods: Thermal insulation capacity and air permeability of the assemblies were determined experimentally. A sweating-guarded hotplate apparatus, commonly called the "skin model," based on International Organization for Standardization (ISO) 11092 standard and simulating the heat transfer from the body surface to the environment through clothing material, was adopted for the thermal resistance measurements. Results: It was found that the assemblies lost about 85% of their thermal insulation with increasing wind speed from 0 to 16 km/h. Under certain conditions, values approaching 1 clo have been measured. On the other hand, the results showed that temperature variation in the range (-40°C, 30°C), as well as humidity ratio changes (5 g/kg, 20 g/kg), had a limited influence on the thermal insulation of the studied assemblies. Conclusion: The present study showed that the most important variable impacting the thermal performance and protective abilities of textile fabrics is the wind speed, a parameter not taken into account by ISO 11092.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSafety and Health at WorkMême sujetTextile materials and evaluationsTravaux en français237 207