Mechanical and Biomechanical Approaches for Measuring Protective Glove Adherence
Notice bibliographique
Résumé
Workers wearing insufficiently adherent gloves must exert additional muscular effort to grip objects, leading to discomfort, pain and even musculoskeletal disorders of the upper limbs. The main goal of this preliminary study was to explore mechanical and biomechanical approaches for characterizing glove adherence in order to verify whether a purely mechanical method can provide results that are in agreement with a biomechanical method, which takes into account the human factor. A mechanical method was developed to measure the coefficient of friction (COF) between 23 glove models and a steel surface. A biomechanical method was also developed to measure the COF at the hand/glove and glove/steel interfaces. Six subjects performed tests with three glove models, and gave their perception of glove adherence. The comparison between the biomechanical and mechanical results revealed that both methods produced similar COF values for each glove/steel interface. Those values agreed with the subjects' perception. However, the biomechanical method revealed a stick-slip phenomenon for one out of the three glove models, which makes evaluation of the COF difficult. On the other hand, the proposed mechanical method is capable of measuring the static and dynamic COFs of various glove models. It also has the advantages of being simple, reproducible, and inexpensive.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».