Systematic evaluation of observational methods assessing biomechanical exposures at work
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This systematic review aimed to identify published observational methods assessing biomechanical exposures in occupational settings and evaluate them with reference to the needs of different users. METHODS: We searched scientific databases and the internet for material from 1965 to September 2008. Methods were included if they were primarily based on the systematic observation of work, the observation target was the human body, and the method was clearly described in the literature. A systematic evaluation procedure was developed to assess concurrent and predictive validity, repeatability, and aspects related to utility. At least two evaluators independently carried out this evaluation. RESULTS: We identified 30 eligible observational methods. Of these, 19 had been compared with some other method(s), varying from expert evaluation to data obtained from video recordings or through the use of technical instruments. Generally, the observations showed moderate to good agreement with the corresponding assessments made from video recordings; agreement was the best for large-scale body postures and work actions. Postures of wrist and hand as well as trunk rotation seemed to be more difficult to observe correctly. Intra- and inter-observer repeatability were reported for 7 and 17 methods, respectively, and were judged mostly to be good or moderate. CONCLUSIONS: With training, observers can reach consistent results on clearly visible body postures and work activities. Many observational tools exist, but none evaluated in this study appeared to be generally superior. When selecting a method, users should define their needs and assess how results will influence decision-making.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle