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Enregistrement W4399543049 · doi:10.1177/10806032241259499

Contributions of Griffith Pugh to Success on Mt. Everest and His Impact on the Advancement of Altitude and Environmental Physiology

2024· article· en· W4399543049 sur OpenAlexafffund
Mayowa A. Olatunji, Stephen M. Cornish, Phillip F. Gardiner, Gordon G. Giesbrecht

Notice bibliographique

RevueWilderness and Environmental Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAltitude (triangle)AeronauticsEngineeringPhysiologyMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Griffith Pugh, MD (1909-1994), was a pioneer in altitude physiology. During World War II, he developed training protocols in Lebanon to improve soldier performance at altitude and in the cold. In 1951 he was chosen to join the British Everest team as a scientist. In preparation, he developed strategies for success on a training expedition on Cho Oyu in 1952. Results from Cho Oyu led to the use of supplemental oxygen at higher flow rates during ascent than used previously (4 L/min vs 2 L/min) and continued use (at a reduced rate of 2 L/min) during descent, enabling increased performance and improved mental acuity. Oxygen was also used during sleep, leading to improved sleep and warmth. Adequate hydration (∼3 L/day) was also stressed, and a more appealing diet led to improved nutrition and condition of the climbers. Improved hygiene practices and acclimatization protocols were also developed. These strategies contributed to the first successful summiting of Mount Everest in 1953. Pugh was then appointed as the lead scientist for a ground-breaking eight-and-a-half-month research expedition where the team was the first to overwinter at high altitude (5800 m) in the Himalayas. This current work summarizes Pugh's scientific contributions as they relate to success on Mount Everest and in inspiring future altitude research by generations of successful researchers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,367

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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