Design for human factors (DfHF): a grounded theory for integrating human factors into production design processes
Notice bibliographique
Résumé
The 'design for human factors' grounded theory explains 'how' human factors (HF) went from a reactive, after-injury programme in safety, to being proactively integrated into each step of the production design process. In this longitudinal case study collaboration with engineers and HF Specialists in a large electronics manufacturer, qualitative data (e.g. meetings, interviews, observations and reflections) were analysed using a grounded theory methodology. The central tenet in the theory is that when HF Specialists acclimated to the engineering process, language and tools, and strategically aligned HF to the design and business goals of the organisation, HF became a means to improve business performance. This led to engineers 'pulling' HF Specialists onto their team. HF targets were adopted into engineering tools to communicate HF concerns quantitatively, drive continuous improvement, visibly demonstrate change and lead to benchmarking. Senior management held engineers accountable for HF as a key performance indicator, thus integrating HF into the production design process. Practitioner Summary: Research and practice lack explanations about how HF can be integrated early in design of production systems. This three-year case study and the theory derived demonstrate how ergonomists changed their focus to align with design and business goals to integrate HF into the design process.
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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 | 0,073 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».