The influence of anthropometrics on physical employment standard performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Armed Forces (CAF) recently implemented the Fitness for Operational Requirements of CAF Employment (FORCE), a new physical employment standard (PES). Data collection throughout development included anthropometric profiles of the CAF. AIMS: To determine if anthropometric measurements and demographic information would predict the performance outcomes of the FORCE and/or Common Military Task Fitness Evaluation (CMTFE). METHODS: We conducted a secondary analysis of data from FORCE research. We obtained bioelectrical impedance and segmental analysis. Statistical analysis included correlation and linear regression analyses. RESULTS: Among the 668 study subjects, as predicted, any task requiring lifting, pulling or moving of an object was significantly and positively correlated (r > 0.67) to lean body mass (LBM) measurements. LBM correlated with stretcher carry (r = 0.78) and with lifting actions such as sand bag drag (r = 0.77), vehicle extrication (r = 0.71), sand bag fortification (r = 0.68) and sand bag lift time (r = -0.67). The difference between the correlation of dead mass (DM) with task performance compared with LBM was not statistically significant. CONCLUSIONS: DM and LBM can be used in a PES to predict success on military tasks such as casualty evacuation and manual material handling. However, there is no minimum LBM required to perform these tasks successfully. These data direct future research on how we should diversify research participants by anthropometrics, in addition to the traditional demographic variables of gender and age, to highlight potential important adverse impact with PES design. In addition, the results can be used to develop better training regimens to facilitate passing a PES.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle