Pilot Study of Manual Sugarcane Harvesting Using Biomechanical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In many countries, sugar cane harvesting is a very labor-intensive activity in which workers usually become fatigued after manually cutting the cane for a few hours. They need frequent pauses for rest, and they experience sustained injuries from excessive stress on the joints and muscles of the body. The cutting tool and motion involved directly influence the stresses created. A cutting tool that has not been designed by taking into consideration occupational biomechanics can lead to unnecessary strains in the body's muscle system, resulting in injuries. The purpose of this research was to carry out a pilot study of the impact of two common manual sugarcane cutting tools and the cutting posture they induce on the body with the aid of biomechanics. The machete and the cutlass from South Africa and Guyana, respectively, were examined to determine the cutting forces. Using static strength prediction modeling, the body stress levels at the point of cut in the cutting motion were determined. The cutting postures of three subjects were contrasted, their extreme postures were identified, and suggestions were made to improve the ergonomics of the cutting activity. The results of this pilot study showed that the cutlass required less cutting force than the machete because of the slicing cut provided by the curved blade edge of the cutlass. However, the biomechanical analysis indicated that the bent blade of the machete required less flexion of the back and therefore was likely to cause less back fatigue and injury. An improved design of the sugarcane manual harvesting tool should incorporate the bend of the machete to reduce flexion and a curved cutting edge that provides a slicing cut.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».