MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2136083960 · doi:10.1123/jab.24.2.103

Manual Materials Handling in Simulated Motion Environments

2008· article· en· W2136083960 sur OpenAlexafffund
Michael W.R. Holmes, Scott N. MacKinnon, Julie Matthews, Wayne J. Albert, Steven Mills

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickMemorial University of NewfoundlandMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésKinematicsSagittal planeTrunkTorsoMotion (physics)Physical medicine and rehabilitationBarefootDeckMotion analysisSimulationMaterial handlingMathematicsComputer scienceMedicineStructural engineeringEngineeringArtificial intelligencePhysicsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seafaring occupations have been shown to place operators at an increased risk for injury. The purpose of this study was to understand better the demands of a moving environment on the ability of a person to perform specific lifting tasks. Subjects lifted a 15-kg load under four different lifting conditions. A 6-degree-of-freedom ship motion simulator imposed repeatable deck motions under foot while subjects executed the lifting tasks. Subjects were oriented in three different positions on the simulator floor to inflict different motion profiles. Electromyographic records of four muscles were collected bilaterally, and thoracolumbar kinematics were measured. A repeated-measures ANOVA was employed to assess trunk motions and muscle activities across lifting and motion conditions. The erector spinae muscles showed a trend toward significant differences for motion effects. Maximal sagittal velocities were significantly smaller for all motion states in comparison with the stable condition (p <or= .01), whereas maximum twisting and lateral bending velocities were higher (p <or= .05). Results suggest working in a moving environment will likely increase the operator's risk for overexertion injuries, particularly to the trunk region.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied BiomechanicsMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207