Estimating maximum and psychophysically acceptable hand forces using a biomechanical weakest link approach
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of occupational performance capability facilitates better job (re-) design by informing workplace parties about the potential mismatches between job demands and the capability of their labour force. However, estimating occupational performance requires consideration of multiple factors that may govern capacity. In this paper, a novel model is described that uses a stochastic algorithm to estimate how variability in underlying biomechanical constraints affects hand force capability. In addition, the model estimates psychophysically acceptable hand force capacity thresholds by applying a biomechanical weakest link approach. Model estimates were tested against experimentally determined maximal and psychophysically determined hand forces in two exertion directions in constrained postures. The model underestimated maximum hand force capacity relative to measured maximum hand force by 30% and 35% during downward pressing and horizontal pulling, respectively. These values are consistent with those observed using previous two-dimensional models. Psychophysically acceptable hand forces were also underestimated by 29% during both pressing and pulling. Since the psychophysical estimates were scaled as a percentage of the estimated maximum capacity, this suggests that the underestimation in both predictions may be corrected by improving estimates of maximum hand force. Psychophysically acceptable forces were observed to be partially governed by demands at the biomechanical weakest link.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».