MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2199581316 · doi:10.5539/jfr.v5n1p58

The Ergonomic Design of Bent-Handled Wok for Female Cooks’ Wok Flipping Task

2015· article· en· W2199581316 sur OpenAlexvenueno aff
Swei-Pi Wu, Chien-Chung Jen, Chien-Hsin Yang, Te-Hong Chien, Chia-Hui Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBent molecular geometryTask (project management)SimulationMathematicsComputer scienceMaterials scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional straight-handled woks and the ergonomic bent-handled woks under different wok sizes were evaluated using the psychophysical approach. Twelve female subjects were tested using 15 different woks in a random order. The independent variables were the wok handle angle (with two angles of 25˚, 10˚ for traditional wok, and three angles of -5˚, -20˚ and -35˚ for bent-handled wok) and the wok size (with three diameters of 33 cm, 36 cm and 39 cm). The criterion measures included maximum acceptable weight of flipping (MAWF), wrist angle and subjective rating. The results showed both the handle angle and wok size significantly affected the maximum acceptable weight of flipping, wrist angle and subjective rating. The bent-handled wok is superior to the straight-handled wok, and the size-weight illusion effect is significant. In general, a small wok (33 cm diameter) with an ergonomic bent handle (-35˚) is ideal for females to decrease the risk of upper extremity musculoskeletal disorders when performing the flipping task.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ResearchMême sujetErgonomics and Musculoskeletal DisordersTravaux en français237 207