MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2333085549 · doi:10.5271/sjweh.947

Reproducibility and validity of workers’ self-reports of physical work demands

2005· review· en· W2333085549 sur OpenAlexafffund
Susan Stock, Rita de Cássia Pereira Fernandes, Alain Delisle, Nicole Vézina

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Work Environment & Health · 2005
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorMcGill University
Mots-clésReproducibilityShouldersWorkloadDuration (music)SittingSquatting positionWork (physics)Applied psychologyPhysical therapyComputer sciencePsychologyMedicineEngineeringStatisticsMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to provide a systematic review of the reproducibility and validity of self-report questions concerning physical work demands. After a bibliographic search of Medline and Ergonomic Abstracts for 1980-2003, 15 articles meeting the eligibility criteria were reviewed for methodological quality; 82 formulations of questions on physical work demands were evaluated for reproducibility and 83 for validity. Questions evaluated for both reproducibility and validity that performed well in both sets of studies included those on duration or presence of sitting and standing posture, the presence of walking, kneeling or squatting postures, duration or frequency of hands above shoulders, manual handling of more than or less than 10 kg, general level of physical effort, presence and duration of whole-body vibration, and duration of the use of visual display terminals. Suggestions for improving the design of reproducibility and validity studies and directions for future research in physical workload measurement are proposed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,211
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,211
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations193
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScandinavian Journal of Work Environment & HealthMême sujetErgonomics and Musculoskeletal DisordersTravaux en français237 207