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Enregistrement W7096910290

Review Article The Management of Heat Stress for the Firefighter: A Review of Work Conducted on Behalf of the Toronto Fire Service

2006· article· en· W7096910290 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Heat stressRespiratorThermal comfortVentilation (architecture)FirefightingClothing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workplace Safety Insurance Board of Ontario. The research was divided into two phases; first, to define safe work limits for firefighters wearing their protective clothing and working in warm environments; and, the second, to examine strategies to reduce the thermal burden and extend the operational effectiveness of the firefighter. For the first phase, subjects wore their protective ensemble and carried their self-contained breathing apparatus (SCBA) and performed very light, light, moderate or heavy work at 25°C, 30°C or 35°C. Thermal and evaporative resistance coefficients were obtained from thermal manikin testing that allowed the human physiological responses to be compared with modeled data. Predicted continuous work times were then generated using a heat strain model that established limits for increases in body temperature to 38.0°C, 38.5°C and 39.0°C. Three experiments were conducted for the second phase of the project. The first study revealed that replacing the duty uniform pants that are worn under the bunker pants with shorts reduced the thermal strain for activities that lasted longer than 60 min. The second study examined the importance of fluid replacement. The data revealed that fluid replacement equivalent to at least 65 % of the sweat lost increased exposure time by 15 % compared with no fluid replacement. The last experiment compared active and passive cooling. Both the use of a mister or forearm and hand submersion in

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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