Influence of Input Hardware and Work Surface Angle on Upper Limb Posture in a Hybrid Computer Workstation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated the effect of work surface angle and input hardware on upper-limb posture when using a hybrid computer workstation. BACKGROUND: Offices use sit-stand and/or tablet workstations to increase worker mobility. These workstations may have negative effects on upper-limb joints by increasing time spent in non-neutral postures, but a hybrid standing workstation may improve working postures. METHOD: Fourteen participants completed office tasks in four workstation configurations: a horizontal or sloped 15° working surface with computer or tablet hardware. Three-dimensional right upper-limb postures were recorded during three tasks: reading, form filling, and writing e-mails. Amplitude probability distribution functions determined the median and range of upper-limb postures. RESULTS: The sloped-surface tablet workstation decreased wrist ulnar deviation by 5° when compared to the horizontal-surface computer when reading. When using computer input devices (keyboard and mouse), the shoulder, elbow, and wrist were closest to neutral joint postures when working on a horizontal work surface. The elbow was 23° and 15° more extended, whereas the wrist was 6° less ulnar deviated, when reading compared to typing forms or e-mails. CONCLUSION: We recommend that the horizontal-surface computer configuration be used for typing and the sloped-surface tablet configuration be used for intermittent reading tasks in this hybrid workstation. APPLICATION: Offices with mobile employees could use this workstation for alternating their upper-extremity postures; however, other aspects of the device need further investigation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».