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Enregistrement W4379422117 · doi:10.3390/inventions8030079

Open-Source Designs for Distributed Manufacturing of Low-Cost Customized Walkers

2023· article· en· W4379422117 sur OpenAlexafffund
Anita So, Jacob M. Reeves, Joshua M. Pearce

Notice bibliographique

RevueInventions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpen sourceRange (aeronautics)LicenseComputer scienceStructural engineeringSimulationEngineeringMaterials scienceSoftwareComposite materialOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve accessibility, this article describes a static, four-legged walker that can be constructed from materials and fasteners commonly available from hardware stores coupled by open-source 3D-printed joints. The designs are described in detail, shared under an open-source license, and fabricated with a low-cost open-source desktop 3D printer and hand tools. The resulting device is loaded to failure to determine the maximum load that the design can safely support in both vertical and horizontal failure modes. The experimental results showed that the average vertical failure load capacity was 3680 ± 694.3 N, equivalent to 375.3 ± 70.8 kg of applied weight with the fractured location at the wood dowel handlebars. The average horizontal load capacity was 315.6 ± 49.4 N, equivalent to 32.2 ± 5.1 kg. The maximum weight capacity of a user of 187.1 ± 29.3 kg was obtained, which indicates that the open-source walker design can withstand the weight requirements of all genders with a 95% confidence interval that includes a safety factor of 1.8 when considering the lowest deviation weight capacity. The design has a cost at the bottom of the range of commercial walkers and reduces the mass compared to a commercial walker by 0.5 kg (19% reduction). It can be concluded that this open-source walker design can aid accessibility in low-resource settings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,010

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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