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Enregistrement W2346088547 · doi:10.2495/safe-v6-n1-53-62

Risk assessment of the whole-body vibration exposure for drivers of armored vehicles: A case study

2016· article· en· W2346088547 sur OpenAlexvenueno aff
Guido Alfaro Degan, Gianluca Coltrinari, Dario Lippiello, Mario Pinzari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhole body vibrationRisk assessmentPoison controlEngineeringEnvironmental scienceAeronauticsForensic engineeringComputer scienceVibrationMedicineEnvironmental healthComputer securityAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is widely recognized in the field of safety at workplace that professional exposure to whole-body vibration (WBV) may generate unfavorable effects on workers' health. Among many involved categories, professional drivers are clearly one of the most exposed groups, as exposure time may last for the whole working period. This research is based on the results of measurements gathered from 14 subjects who drove vehicles for urban use. In particular, in order to highlight the effects of vehicle armoring on professional WBV dose, two sampling campaigns were carried out. In the first case, a car for standard use was used while, in the second one, another vehicle of the same model was modified with the installation of the armor-plate for ballistic protection. The assessment was carried out in accordance with ISO 2631-1(97), under the same boundary conditions, and finally the daily exposure parameter was assessed. Furthermore, to allow a comparison independent of individual factors, the exposed subjects were divided into homogeneous groups of different classes based on their body weight and height. The results obtained showed that WBV exposure is clearly connected with vehicle characteristics. In particular, the installation of bulletproof armor, contributing to a change in the car mass distribution and its total weight, determines a generalized reduction of professional dose. This reduction may be quantified in a range from 10% to 20% depending on the individual characteristics of the driver.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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