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Enregistrement W1596346925 · doi:10.3233/wor-2010-0955

Why vehicle design matters: Exploring the link between line-of-sight, driving posture and risk factors for injury

2010· article· en· W1596346925 sur OpenAlexafffund
Tammy Eger, Alison Godwin, Danielle J. Henry, Sylvain Grenier, Jack P. Callaghan, A. Demerchant

Notice bibliographique

RevueWork · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooLaurentian University
Organismes subventionnairesWorkplace Safety and Insurance Board
Mots-clésOperator (biology)SittingSimulationPhysical medicine and rehabilitationAeronauticsEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Load haul dump (LHD) vehicles have been involved in workplace accidents resulting in fatal injuries and LHD operators also report high rates of musculoskeletal injury. Poor line-of-sight (LOS) and awkward postures adopted by the LHD operator increase the risk of driving related accidents and musculoskeletal injury. The purpose of this case study was to simultaneously measure point of regard (POR), driving posture and sitting position during the operation of a LHD in an underground mining environment in order to further understand the link between these variables and the design of the LHD vehicle. A 5.35 m3 bucket LHD vehicle was used and several driving tasks were analysed. The case study results showed that despite the driving task, the operator looked to the left side of the vehicle 65% of the time. Postural implications include extreme neck rotation (> 40 degrees) for 85% of the work cycle and the average peak compression at L4/L5 was 1843N. Despite changes in driving posture the average center of pressure location for the seated operator moved very little; however changes in peak pressure were observed. The design of the LHD vehicle dictated what the operator could see, which had a direct influence on driving postures adopted by the operator and resulted in several risk factors for musculoskeletal injury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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