Notice bibliographique
Résumé
Seventeen research posters were prepared and presented by student authors. The posters covered a wide breadth of works-in-progress and recently completed projects. Topics included a variety of body regions and injury scenarios: Biofidelity Corridors of Powered Two-Wheeler Rider Kinematics from Full-Scale Crash Testing Using Postmortem Human Subjects, Meringolo et al. Cervical Vertebral and Spinal Cord Injuries Remain Overrepresented in Rollover Occupants, Al-Salehi et al. The Effect of Surfaces on Knee Biomechanics during a 90-Degree Cut, Rhodes et al. Investigating the Variabilities in the Spinal Cord Injury in Pig Models Using Benchtop Test Model and Ultrasound Analyses, Borjali et al. Relationship between Tackle Form and Head Kinematics in Youth Football, Holcomb et al. Comparing Motor Vehicle Collision Injury Incidence between Pregnant and Nonpregnant Individuals: A Case–Control Study, Levine et al. Development of an Automated Pipeline to Characterize Full Rib Cage Shape Variability, Robinson et al. Soft Tissue Force Attenuation and Redistribution during Lateral Hip Impacts, Pretty et al. Hybrid III Small Female Neck Interaction with a Driver Airbag: Preliminary Observations, Boyle et al. Changes in Youth Football Athletes’ Oculomotor Task Metrics across Three High School Seasons of Play, Pang et al. Measurement of Shielding Stiffness in Ice Hockey, Vakili et al. Investigating the Relationship between Vehicle-Based and Biomechanics Injury Metrics in Car-to-End Terminal Crashes Using a Human Finite Element Model, Buckland et al. On-Field Instrumented Mouthguard Coupling, Luke et al. Investigation of Rear-Seat Occupant Safety during High-Speed Frontal Crashes Using GHBMC M50-O, Dahiya et al. Deformable Headform Design Choices: An Evaluation of Brain Simulant Stiffness Influence on Intracranial Displacements and Strain, Xu et al. Changes in Neurocognitive Outcomes among Youth Football Teams Participating in an Intervention, Marks et al. A Parametric Skeleton Model of Human Upper Extremities Accounting for Morphological Variations among the Diverse Population, Neeluru et al.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,647 | 0,469 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».