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Enregistrement W1517758811 · doi:10.3233/wor-131683

Biomechanical and ergonomic assessment of urban transit operators

2014· article· en· W1517758811 sur OpenAlexaff
Wayne J. Albert, Donald Everson, Michelle Rae, Jack P. Callaghan, Jim Croll, Usha Kuruganti

Notice bibliographique

RevueWork · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSittingNeck painHuman factors and ergonomicsPhysical medicine and rehabilitationWork (physics)Physical therapyNeck musclesElectromyographyMedicineOccupational safety and healthMusculoskeletal painBack painTransport engineeringPoison controlEngineeringEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of neck and low back musculoskeletal injuries in transit operators has been shown to be high; with work absences exceeding double the National average. There is a lack of biomechanical data generated from field researches to inform on musculoskeletal risk associated with transportation and driving occupations. Instead there has been a reliance on simulated driving and questionnaire-based research. OBJECTIVES: This study was designed to examine the musculoskeletal and biomechanical stresses experienced by urban bus drivers. The main objective was to obtain a baseline understanding of sitting posture, muscle activiation and subjective ratings of stress during regular driving tasks. PARTICIPANTS: Fifteen urban city bus drivers were recruited for this study. METHODS: Bus drivers drove the same 65-minute bus route once, at the same time of day, in the same preselected bus. Wireless surface electromyography monitored muscular activity of the drivers' neck, upper trapezius, and erector spinae and video analysis and seat pressure mapping was used to monitor changes in driving posture. A health and lifestyle questionnaire was administered to record specific neck and back pain experienced by drivers as well as to provide lifestyle habits. RESULTS: Drivers were found to exhibit non-neutral postures for less than 30% of the time while conducting routine tasks of turning and stopping for passenger loading and unloading. The neck posture was the greatest concern in terms of non-neutral posture and this was supported by the higher muscle activation to the neck musculature. There was significant posture adjustment made during the one-hour driving period with the adjustments increasing with driving time. CONCLUSION: Activities associated with bus driving appear to require the use of non-neutral postures an increase in muscle activation. Significant postural adjustments were needed over the one-hour observation period suggesting that the musculoskeletal demands may increase over a regular 12-hour shift.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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