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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».