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Enregistrement W6966734587 · doi:10.4224/40002877

Inmate cell fire tenability analysis

2021· report· en· W6966734587 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2021
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokeHarmToxic gasVisibilityCO poisoningTest (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present project analyse the tenability of the fire scenario of a full-scale mock-up inmate cell fire that was tested in 2018 by the Correctional Services Canada (CSC) and the National Research Council (NRC). A set of test data including concentrations of various smoke effluents was obtained from the test, and the tenability analysis focuses on the incapacitating effect of smoke effluents inhaled (i.e. rather than skin-absorbed since the dermal exposure risk was investigated in 2018). A computational simulation was also conducted to understand the condition inside the test set-up and to estimate oxygen concentrations, which were not measured in the test. The simulated oxygen concentrations were also used together with the test data in the tenability analysis of the full-scale cell fire to determine the condition of the atmosphere in terms of oxygen. The analysis shows that the tenability of the inmate cell is aggravated due to the combined effects of visibility deterioration and smoke toxicity, both irritant and asphyxiant toxicity. The analysis revealed that the irritant toxic effect is more significant than the asphyxiant effect in the tested scenario. Also, carbon monoxide (CO) and hydrogen cyanide (HCN) are identified as the most significant asphyxiant in the tested scenario. The analysis calculates the time to incapacitation based on the susceptibility of 50% of the population, so vulnerable people might experience untenable conditions much earlier than the calculated end points. Also, the analysis does not consider post-exposure harm so that exposure to low effluent concentrations is potential to bring in post-exposure toxic impact. This tenability assessment helps to understand the risks of exposures to the respiratory smoke effluents during the initial response period, which include hydrogen chloride, formaldehyde, carbon monoxide, hydrogen cyanide and oxygen deficiency. For these gases, respiratory protections should be considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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