Accuracy of the Borg CR10 Scale for Estimating Grip Forces Associated with Hand Tool Tasks
Notice bibliographique
Résumé
The gripping of tools is required by many industrial operations, and an important aspect of exposure assessment is determining the grip force output of operators. Ratings of perceived exertion can provide an indirect measure of grip force; however, reports in the literature of the use of Borg CR10 scale ratings as a surrogate measure of grip force have been mixed. During a laboratory study with 16 participants, power grip forces were measured directly during three hand tool task simulations: (1) a screwdriver task, (2) a ratchet task, and (3) a lift and carry task, each performed at four force/load levels. Borg scale ratings reported following each trial were compared with mean, peak, and integrated grip forces for the respective trials. Pearson correlations conducted on an individual basis were greatest for the screwdriver task, r approximately 0.9. Correlations for integrated grip force were generally better than for mean or peak force. Correlations were also performed on data pooled for all participants, simulating a cross-sectional sampling approach. Correlations made with pooled data were weaker than when conducted on an individual basis, ranging from r = 0.26 for peak grip force for the lift and carry task, to r = 0.79 for the screwdriver task. When the pooled data were normalized to individual maximum voluntary grip exertions, correlation generally improved but not to the level of the "individually scaled" data. Based on these findings, a protocol is proposed that could improve the strength of correlations between direct measures of grip force and ratings of perceived exertion. Differences in strength of correlation between task simulations are discussed with respect to differences observed in force distributions about the handle for the three tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».