Simulación numérica del índice de lesión encefálica provocado por un accidente vehicular en diferentes escenarios de colisión
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo se centra en el estudio de los efectos resultantes tras un accidente automovilístico y específicamente en el Criterio de Lesión Encefálica (HIC, por sus siglas en ingles). Utilizando dos modelos numéricos diferentes de maniquí y representados en condiciones diferentes de acuerdo a las características propias para cada evento. Para el primer caso, se tiene un infante de 6 años bajo el efecto de una colisión vehicular frontal empleando un asiento porta infante en dirección del sentido de la marcha del vehículo. Para tal efecto, se incluyó un cinturón de seguridad del automóvil y el pretensor de 5 puntos que incluye la silla porta infante para visualizar los efectos de la silla perfectamente instalada y cuando no está adecuadamente anclada al vehículo. Para el segundo escenario, se busca evaluar la agresividad de los frontales de los vehículos de acuerdo a su geometría y composición. Donde la obtención de parámetros biomecánicos, como: fuerza, velocidad y aceleración son fundamentales para determinar el daño producido en el peatón. Los análisis numéricos presentados en este trabajo se desarrollaron bajo las directivas establecidas por la Canadian Motor Vehicle Safety Standard 208 y la United States Federal Motors Vehicle Safety Standard. Con valores de HIC obtenidos, es posible establecer las bases y teorías capaces de predecir los daños que sufrirá cada uno de los casos estudiados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it