The Spatial Dependency of Shoulder Muscle Demands for Seated Lateral Hand Force Exertions
Notice bibliographique
Résumé
As the modern workplace is dominated by submaximal repetitive tasks, knowledge of the effect of task location is important to ensure workers are unexposed to potentially injurious demands imposed by repetitive work in awkward or sustained postures. The purpose of this investigation was to develop a three-dimensional spatial map of the muscle activity for the right upper extremity during laterally directed submaximal force exertions. Electromyographic (EMG) activity was recorded from fourteen muscles surrounding the shoulder complex as the participants exerted 40N of force in two directions (leftward, rightward) at 70 defined locations. Hand position in both push directions strongly influenced total and certain individual muscle demands as identified by repeated measures analysis of variance (P < .001). During rightward exertions individual muscle activation varied from 1 to 21% MVE and during leftward exertions it varied from 1 to 27% MVE with hand location. Continuous prediction equations for muscular demands based on three-dimensional spatial parameters were created with explained variance ranging from 25 to 73%. The study provides novel information for evaluating existing and proactive workplace designs, and may help identify preferred geometric placements of lateral exertions in occupational settings to lower muscular demands, potentially mitigating fatigue and associated musculoskeletal risks.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».