NATO Framework for Modeling and Simulation of Human Lethality, Injury, and Impairment From Blast-Related Threats and Its Practical Implementation to Support Blast Injury Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blast-related trauma was the predominate source of casualties within Iraq and Afghanistan and has maintained in the Ukraine conflict. Computational modeling is anticipated to accelerate discovery of novel solutions for mitigating injuries and reduce costs in research and development. The North Atlantic Treaty Organization (NATO) saw the future value in a comprehensive, whole human blast effects modeling capability to counter emerging blast threats resulting in establishment of a research technical group (RTG) to develop a framework for the capability. The RTG performed a literature review demonstrating the lack of such a capability along with the necessary pieces needed for a framework. RTG development framework consists of: Model 1 Threat characterization: generates a computational representation of the blast-threat; Module 2 Biophysics: produces the relevant loading profile and predicts biomechanical, pathophysiological, and neurological responses; Module X Injury Prediction and Medical Diagnosis: provides predictions on injuries (e.g., fracture) and Module Y Medical Outcomes provides understanding of the clinical consequences (e.g., functional incapacitation) of those injuries. The framework can assist in mitigating blast injuries and their consequences on Service Member readiness. Key hurdles to its development include a lack of high rate material characteristics and siloed model development.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».