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Enregistrement W189067298 · doi:10.22260/isarc2013/0118

Dynamic Biomechanical Simulation for Identifying Risk Factors for Work-Related Musculoskeletal Disorders During Construction Tasks

2013· article· en· W189067298 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ISARC · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork-related musculoskeletal disordersMusculoskeletal disorderWork (physics)Motion captureComputer scienceMotion (physics)SimulationPhysical medicine and rehabilitationEngineeringHuman factors and ergonomicsArtificial intelligenceMedicinePoison controlMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic Biomechanical Simulation for Identifying Risk Factors for Work-Related Musculoskeletal Disorders During Construction Tasks J. Seo, S. Lee, T. J. Armstrong, S. Han Pages 1074-1084 (2013 Proceedings of the 30th ISARC, Montréal, Canada, ISBN 978-1-62993-294-1, ISSN 2413-5844) Abstract: We propose a dynamic biomechanical simulation method that uses motion capture to evaluate the risk of Work-related Musculoskeletal Disorders (WMSDs). Statistics show that WMSDs accounted for 33% of all non-fatal occupational injuries and illness in construction in 2009, and were a leading cause of temporary and permanent disability. Present methods rely largely on self-reports from workers, observational techniques, and direct measurements of motion and muscle activity to assess awkward postures, physical loads, repetitiveness, and the duration of exposure. While these methods have helped to prevent WMSDs in construction work, they may not be suitable for estimating the internal tissue loads associated with WMSDs. We propose a dynamic biomechanical simulation method to estimate internal forces and moments at each body joint of construction workers with motion capture data. Particularly, we explore the biomechanical loads by simulating active 3D musculoskeletal models based on measured postures and movements. To demonstrate the feasibility of this approach, we studied a ladder climbing task using a portable ladder under controlled laboratory conditions. Postures and motions were determined with a commercial motion capture system (e.g., VICON). The results were analyzed to investigate the feasibility of identifying risk factors based on biomechanical simulation. The results show that the proposed approach allows us to determine the biomechanical basis for WMSDs, and to identify postures and movements associated with excessive physical demands on each body joint. When combined with marker-less motion capture which is our ongoing work, the proposed approach has the potential to assess an individual's motions and to provide personalized feedback for the purpose of reducing biomechanical loads and WMSD risk in real workplaces. Keywords: Work-related musculoskeletal disorders, Biomechanical model, Motion capture DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2013/0118 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,272 · 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