Vibration exposure characteristics and health risk prevention strategies associated with vibration exposure during mining applications
Notice bibliographique
Résumé
Occupational exposure to vibration can lead to health problems and is typically classified as whole-body vibration (WBV), hand-arm vibration (HAV), or foot-transmitted vibration (FTV). Vibration exposure characteristics are typically measured and compared to standards (ISO 2631-1; ISO 5349-1; EU Directive 2002/44/EC) in an effort to determine the probability of adverse health effects including: low-back pain, spinal degeneration, and gastrointestinal tract problems linked with exposure to WBV; decreased grip strength, tingling/numbness in the fingers/hands, and blanching of the fingers associated with exposure to HAV; and numbness/tingling in the feet/toes, and cold induced blanching of the toes stemming from exposure to FTV. The presentation will summarize vibration exposure data collected by the research team over a 10-year period which suggests operators of load-haul-dump vehicles, haulage trucks, and dozers are exposed to WBV above recommended guidelines, while operators of jack-legs are exposed to HAV above guidelines. Our data also suggest miners exposed to FTV associated with drilling off of raise platforms and operating bolters and jumbo drills are at risk of developing a vibration-induced injury. The presentation will also review the effectiveness of control strategies evaluated by the research team including seating, isolation platforms, “anti-vibration” drills, cab interventions, road maintenance, and operating speeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».