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Enregistrement W2093826583 · doi:10.1249/01.mss.0000384932.80108.94

A Comparative Physical Demands Analysis of the Canadian Navy, Army and Air Force

2010· article· en· W2093826583 sur OpenAlexaffabout
Michaël Spivock, Tara Reilly, Rachel E. Blacklock, Lindsay Goulet

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNavyAeronauticsContext (archaeology)SprintTask (project management)Operations researchMilitary personnelEngineeringComputer scienceSimulationSystems engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In the context of the Canadian Forces Health and Fitness Strategy and as a preliminary step in the development of fitness standards which take into account the specific demands of the Navy, Army and Air force, detailed task analyses were conducted in each of these environments. The objective of this phase of research was to identify common, critical, physically demanding tasks in each of the environments. METHODS: Data collection lasted approx 18 months and methods included (1) task analysis surveys; (2) on-site measurements of loads, distances, and heights; (3) focus groups and interviews with subject matter experts; (4) job shadowing; (5) heart rate monitoring during tasks; and (6) narrative descriptions of daily tasks, military exercises and operations. Subject matter experts, the military chain of command and project management team members were called on to reconcile the information yielded by the various methods within each environment in order to obtain consensus on the nature of the common, critical and physically demanding tasks. RESULTS: Tasks were eventually grouped into the categories of moving, carrying, pulling & dragging, lifting, climbing and special TASKS. Though all environments performed these general categories of tasks, the weights, distances, equipment, obstacles, time requirements and frequencies varied greatly between Navy, Army and Air force. In the category of MOVING for example, Navy personnel were called to walk 50m in 20kg bunker gear, Army personnel reported marching 5km with 30kg loads whereas Air force personnel could be called to sprint 500-750m in the case of a downed aircraft. Similar patterns of variation between environments were identified for carrying, pulling & dragging, lifting, climbing and special tasks. CONCLUSIONS: Though all Canadian Forces Personnel need to be fit in order to perform universal tasks (e.g., various forms of casualty evacuations, assistance to civil powers in natural disasters) there remain demands specific to each environment. These environment-specific requirements need to be taken into account in the development of Forces-wide fitness standards and programs to ensure that all personnel are operationally fit and effective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, 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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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