Physiological Indicators of Thermal Comfort: A Comprehensive Approach Using the Metabolic-Based Predicted Mean Vote Index
Notice bibliographique
Résumé
Current thermal comfort constructs are perceptional, and their relationships to the physiological responses are not fully understood. The latter are very important, not only to indicate personal comfort perception but also to protect personal health against cold and heat stresses. This paper combined a two-node bioheat model with the metabolic-based predicted mean vote index (MPMV) to uncover the relationships between the physiological responses and perceptional thermal sensation at steady-state conditions. The MPMV index accounts for sweating and non-shivering thermogenesis (NST) at the neutral comfort state and handles both core and skin cooling cases. Simulations were conducted for adults in typical indoor environment conditions. The physiological responses investigated included the body, core and mean skin temperatures, skin evaporative heat flux, shivering metabolic rate, and skin blood flow. The study revealed that only the mean skin temperature and skin blood flow can discriminate between comfort perception levels and can therefore be used alone or combined with other variables as alternative physiological indicators. The comfort range (MPMV within ±1) in terms of the mean skin temperature is maintained by regulatory sweating and/or NST and gets wider with increasing activity levels. The study also offered important insights for practical applications and future research.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».