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Enregistrement W7006917107

Win-Shield Combined Biometric and Chemical Sensor System

2024· other· en· W7006917107 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermometerBiometricsMicrocontrollerProcess (computing)Vital signsWelding
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Win-Shield combined biometric and chemical sensor system is a capstone and proof-of-concept project done by the Biosystems Engineering Students of the University of Manitoba over the course of 8 months. The project aims to enhance the safety of isolated industrial workers by providing simultaneous real-time monitoring of vital signs and exposure to hazardous chemicals to both the wearers and their supervisors. Currently, there are no commercially available products designed with these all of these functions for industrial purposes, as most are only intended for recreational or hospital purposes. The system comprises of three subsystems, including a comfort pad with biometric sensors, a chemical sensor unit, and an ESP32ESP32 Devkit microcontroller to process data from the sensors. It can integrate seamlessly into a universal headband to be worn under a welding mask. Key features include: • Having a light weight of 500 grams or under. • Broad applicability fitting 85% of the Canadian population. • Precise vital signs monitoring with temperature accuracy within 0.3°C and 2%. • Heart rate and blood oxygenation accuracy exceeding 97% and 98.85% respectively (Sari et al. 2021). • Alarming chemical exposure thresholds align with 15-minute short term exposure guidelines set by the Government of Manitoba. The design has been verified by various tests resembling CSA standard verification procedures as much as possible under the constraints of time, budget, and resources. For the temperature sensor, immersion in an ice water bath alongside a high-accuracy thermometer assessed accuracy and response time. The heart rate and blood oxygenation sensor has been benchmarked against a smartwatch due to its biometric accuracy. Humidity sensor testing involved controlled environments using salt mixtures to establish fixed relative humidity. Gas sensors have undergone calibration, followed by simple bump testing and limited time response tests, in which they were exposed to triggering gas concentrations within known environments to evaluate response times. The testing section of the report extends its focus to physical tests for the overall system. Environmental temperature, drop, and vibration tests were conducted to ascertain potential impacts on system operation. These tests collectively ensure a robust assessment of the sensor system's reliability and functionality in diverse conditions. Lastly, the limitations that were found to have impacted the design process have been summarized, along with suggestions for potential solutions to these limitations. Additionally, potential next steps for developing this project have been included should the project continue into further design iterations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,017

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
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