Comparison between ISO 2631–1 Comfort Prediction Equations and Self-Reported Comfort Values during Occupational Exposure to Whole-Body Vehicular Vibration
Notice bibliographique
Résumé
It is important to understand whole body vibration (WBV) since it affects comfort and is important in worker health and performance. Although discomfort can be subjectively evaluated, the ISO 2631–1 standard predicts discomfort based on vibration magnitudes, frequencies and durations. The objective of this study was to determine whether the ISO 2631–1 prediction method produces similar results to self-reported discomfort levels during routine heavy machinery operations in the field. While working under normal conditions, 6 df seat-pan vibration data were recorded in construction, mining, and forestry vehicles. At 5-minute intervals, operators rated their discomfort based on the preceding minute of vibration exposure. Discomfort was predicted from the vibration total value for each corresponding one-minute vibration profile. Each industry showed consistent trends between the predicted and self-reported discomfort; however, there were different relationships between industries. Construction showed a weak positive relationship ( r2=0.09) between predicted and self-reported discomfort values, whereas both forestry and mining showed no relationship. The predicted discomfort levels did not accurately represent self-reported discomfort; this is similar to some previous studies, but contrasts with other studies. This variability may be due to discrepancies with the prediction equations, or perhaps due to additional factors being incorporated into self-reported comfort measures, such as temperature, noise, and fatigue.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».