Perception and biomechanics data in a manual handling task: a comparative study
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the use of subjective perception tasks and its correlations with biomechanical data in the evaluation of manual material handling. Three main dimensions were considered for perception: physical regroups sensations issued from a specific body area; operative regroups feelings related to the execution of the task; and performance regroups feelings that involve a judgement on the execution or reflect overall sensations. The following questions were then explored. To what extent are perception data related to biomechanics data? Do both approaches lead to similar conclusions or interpretations when effect of practice, format and off-centre were tested? How can they complement one another? The task consisted of transferring 50 series of three 15 kg loads in order to verify the impact of free practice, format (box/cylinder) and load centre of gravity position. Eleven subjects rated perception on a CR-10 scale (Borg 1982) after each series. The session was completed with an interview on perception. The net resulting moment was systematically found to be the best correlated with data perception. While all physical and performance items corresponded in various ways to biomechanics data, perceptions associated with operative dimension appeared to be less related with biomechanical data. As regards the impact of practice, format and off-centre, both approaches would lead to the same conclusions, except for the effect of the off-centre. Verbal data add rational information about how or why perception can or cannot be reflected in biomechanics data. How both approaches can be matched more closely in manual handling is discussed.
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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 ».