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Enregistrement W2519883580 · doi:10.1177/1541931213601214

Comparing the Whole Body Vibration Exposures across Three Truck Seats

2016· article· en· W2519883580 sur OpenAlexaff
Fangfang Wang, Hugh Davies, Bronson Du, Peter W. Johnson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWorkSafe VictoriaWashington State University
Mots-clésWhole body vibrationTruckSuspension (topology)AttenuationEnvironmental scienceAir suspensionAutomotive engineeringDirtTransport engineeringVibrationEngineeringStructural engineeringMathematicsAxleAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have shown that there are differences in whole body vibration (WBV) exposures and WBV attenuation performance among different suppliers of air suspension truck seats. With 17 truck drivers operating semi-trucks over two common road types (the same highways and dirt roads), WBV exposures were measured and compared across three different air-suspension truck seats. Similar to a previous study, in the higher-speed, on-road highway conditions, one seat was found to have higher WBV exposures and lower WBV attenuation performance. In off-road conditions at slower speed, there were negligible differences across the three seats. These differences in seat performance have important practical implications. The higher performing seats nearly doubled the amount of time drivers could operate their trucks before reaching the ISO daily vibration action limits from 3 to 6 hours a day to 9 to 11 hours a day. Seat suspension-based design differences are thought to account for the performance differences.

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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,673

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,259 · 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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