Police Officer Discomfort and Activity Characterization During a Day Shift and a Night Shift
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to identify occupational and car seat features causing discomfort in patrol officers, and to determine which body parts were experiencing the most discomfort. A Seat Features and Occupational Components Questionnaire, based on a 0 to 100 mm Visual Analog Scale (VAS), revealed that the duty belt was the occupational gear causing the most discomfort, followed by computer use within the car. The seat lumbar support was the seat feature causing the most discomfort. A Body Part Discomfort Questionnaire was administered at the beginning of the shift (T1), after six hours (T6), and at the end of the twelve hour shift (T12), for both day and night shifts. There were no significant differences in body part discomfort between the two types of shifts. There were, however, significant increases in body part discomfort ratings over the course of the working day, especially on the right side of the body. While some body parts experienced a significant increase in discomfort between the T1 and T6 (i.e., the neck, left upper back, right buttocks), some body parts only had a significant increase in discomfort after six hours (i.e., the lower back and mid back). The two body parts that experienced the highest levels of discomfort were the neck and lower back. A secondary purpose of the study was to identify the frequency of the activities that occur within the car. The largest portion of the workday and night were spent outside of the vehicle (46.1±10.8 % during the day, and 43.5±14.9% during the night). Left-handed driving occupied the most time in the car (26.3±10.1% during the day, and 25.7 ± 8.6% at night). A reduced or reconfigured duty belt, as well as decreased time spent in the car (doing paper work, computer work, and driving), could help decrease discomfort levels.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».