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Enregistrement W1606338873 · doi:10.3233/oer-2010-0180

Gender- and time-varying postural and discomfort responses during prolonged driving

2010· article· en· W1606338873 sur OpenAlexaff
Jack P. Callaghan, Stephanie K. Coke, Tyson A.C. Beach

Notice bibliographique

RevueOccupational Ergonomics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyBiomechanicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to conduct gender- and time-based comparisons of postural and discomfort responses during prolonged simulated driving. Prolonged driving has been linked with low back disorders (LBD), however underlying mechanisms of pain or injury are not well understood despite many efforts to delineate the biomechanics of automobile seating. Twelve males and 12 females were exposed to one hour of simulated automobile driving. Body postures, body-seat pressure distributions, and ratings of perceived discomfort were documented and gender- and time-based comparisons were performed. Females exhibited approximately 10° greater changes in lumbo-pelvic orientation when upright standing postures were compared to those in automobile seating. Attributed to gender-based differences in body size was the finding that males experienced significantly greater body-seat interface pressures. Many of the postural, pressure, and discomfort measures varied significantly over 30 to 45 minutes, and these variations were mostly consistent between genders. Many variables examined varied as a function of gender and duration of driving. Future biomechanical investigations of automobile seating design for more effective LBD prevention should consider these potential effects in order to gain further insight into potential low back pain- or injury-generating mechanisms.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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