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Enregistrement W7036547411

Brain Response to Overpressure and Recoil Loads from Discharge of Long-Range Precision Rifle

2024· dissertation· en· W7036547411 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverpressureRecoilHead (geology)MuzzleKinematicsTransverse planeProjectileHuman head
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of concussion-like symptoms related to overpressure exposure and recoil forces from long-range precision rifle (LPR) training has been reported in the literature. However, the recoil head kinematics, overpressure loadings from LPR discharge, and the interaction of the two load paths have not been previously quantified. \nIn the present study, experiments were undertaken by the Defense Research and Development Canada (DRDC) Valcartier Research Centre, using an instrumented head form to measure the overpressure from LPR discharges and to measure head kinematics resulting from recoil using instrumented mouthguards on human volunteers. The measurements included a high-speed video to enable estimation of the relative onset timings of overpressure and recoil head kinematics. The LPR configurations encompassed both muzzle suppressor and non-suppressor configurations. Then, planar finite element (FE) head models (in the sagittal and transverse planes) were used to quantify the effects of the measured loadings on the brain response. The models were used to simulate three boundary conditions: only the overpressure, only the recoil head kinematics, and combining the two loadings to investigate the interaction of the load paths. \nThe overpressure resulting from discharge of the LPR was reduced significantly when the suppressor configuration was employed. The overpressure reached the head 3.6 ms after exiting the barrel of the LPR, with peaks ranging from 0.2 to 27.6 kPa with and without suppressor, respectively. The onset of recoil head kinematics varied between operators, occurring between 7.4 to 24.4 ms after the onset of overpressure loading to the head. \nIn addition, the FE models showed that the intracranial pressure response predicted in the head demonstrated an interaction between overpressure and head kinematics, while strain in the brain was largely governed by recoil head kinematics. \nThe results of this study provide important information regarding the relative severities and interaction between the overpressure and recoil head kinematics in LPR operators.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,307 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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