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Enregistrement W1982945467 · doi:10.1080/00140139.2014.926396

Cycle to cycle variability in a repetitive upper extremity task

2014· article· en· W1982945467 sur OpenAlexaff
Jimmy Tat, Michael W.R. Holmes, Peter J. Keir

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBicepsForearmRest (music)Physical medicine and rehabilitationCoefficient of variationWork (physics)Deltoid muscleAnatomyElectromyographyMedicinePhysical therapyMathematicsInternal medicineStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the variability in muscle activity at rest and work during a repetitive task. A total of 20 participants performed a bimanual push task using three frequencies (4, 8, 16 pushes/min), three loads (1 kg, 2 kg, 4 kg) and two grip conditions (no grip, 30% maximum). The coefficient of variation (CoV) of muscle activity was determined for the anterior deltoid, biceps brachii, extensor digitorum and flexor digitorum superficialis. Faster push frequencies and heavier loads had lower work-rest ratio CoV and higher mean muscle activity (p < 0.01). Sixteen pushes per minute produced the lowest CoV for the anterior deltoid (p < 0.01), while the 1- kg load produced the lowest CoV for the extensor digitorum and flexor digitorum superficialis (p < 0.01). Changes were driven by the rest phase rather than by the work phase, except for grip decreasing forearm muscle CoV. These findings underscore the importance of variability at rest and indicate that low variability of muscle activity is associated with ergonomic risk factors. PRACTITIONER SUMMARY: Decreased motor variability has been associated with pain and injury. A cyclical push task, evaluated in terms of work and rest phases, found that greater workloads increased variability primarily due to changes in the rest phase. Muscle variability, especially for the rest phase, may provide insight into injury risk.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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