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Enregistrement W2020024694 · doi:10.1177/154193120605001302

Beyond Ergonomics: Evolving to Achieve Fewer Back Injuries in the Future?

2006· article· en· W2020024694 sur OpenAlexaff
Stuart M. McGill

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman factors and ergonomicsPsychosocialPhysical medicine and rehabilitationWorkforceInjury preventionEnforcementOccupational safety and healthPoison controlOperations managementPsychologyMedicinePhysical therapyEngineeringMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Painful, disabled backs from tissue damage do not just happen, nor are they caused by psychosocial issues. Nearly all injury mechanisms are linked to joint motion and posture patterns. For example, posture determines which tissue is damaged and at which load (magnitude, duration, frequency, load rate etc). In the case of disc herniation, repeated joint flexion appears to be a necessary condition. Even with an “ergonomically correct” or well designed job, some will still experience pain or injury. This is because so much of the loading experienced by joints is generated not by external loads, but by the muscles themselves. People use different strategies to activate muscles and move through motion patterns. Thus, the way that they choose to move plays a large role in determining their risk of injury. While Ergonomics is important, it is only a component in a broader effort needed to achieve minimal injury rates. In many cases, ergonomic approaches involving job design are impractical or do not address the injury mechanisms that form the root cause of disabled backs. Entire sectors of the workforce cannot use job design (such as law enforcement, forestry, farming, fishing, to name a few). Evidence suggests that an approach to address the cause rather than the symptoms must look beyond ergonomics and consider changing the individual. Successful reduction of back injury rates in the future will have to consider “changing the person to fit the task”.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,007

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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