Determining the risk of slipping on level ice using winter footwear with varied maximum achievable angle slip-resistance performance
Notice bibliographique
Résumé
Slip-related falls on icy surfaces remain a significant public health concern, largely because of the extremely low coefficient of friction of ice. Although advanced composite outsoles can reduce slips by 68% and falls by 78% compared to conventional winter footwear, our studies suggest that frequent slips on ice persist. We hypothesized that absolute slip risk on ice remains high, motivating the need for additional interventions. The objective of this project was to measure the risk of slipping for participants walking on a level ice surface using winter footwear with varying slip resistance performance and to compare the slip risk on ice to other surfaces reported in the literature. We investigated slip risk by recruiting 27 participants who walked on level ice while wearing 11 different winter boots across five Maximum Achievable Angle (MAA) categories (0°, 3°, 5°, 9°, 10°). After completing the level-ice trials, participants walked on progressively steeper ice surfaces only to determine their Observed MAA. The MAA test defines the steepest icy slope an individual can traverse without slipping. A motion capture system recorded 8,503 steps, of which 999 were slip-steps, corresponding to an overall 11.8% slip probability. Footwear with a 0°MAA exhibited 36% slip risk, while higher-rated 9-10°boots still had a 4%-5% slip probability, approximately one slip every 20-25 steps. Finally, we include an equation that converts MAA ratings into absolute, step-level slip risk on level ice (1 in N steps). These results confirm that, despite technological advances in outsole design, ice remains exceptionally hazardous. Even the best-performing boots did not fully prevent slips. Additional measures - such as slip-prevention training, improved ice-clearing practices, or heated and porous pavements - may thus be required to further reduce winter slip-related injuries.
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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 | 0,000 |
| 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 ».