3D peak and cumulative low back and shoulder loads and postures during greenhouse pepper harvesting using a video-based approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In agricultural field work many tasks have been cited as high priority risk factors for the development of work-related musculoskeletal disorders (WRMDs). Although video-based biomechanical approaches have been effective in documenting the physical demands and risks associated with various occupational and non-occupational tasks, to date, this method has yet to be used to document jobs such as crop harvesting in a greenhouse environment. OBJECTIVE: To document and assess the postural characteristics and 3D peak and cumulative low back and shoulder loads associated with greenhouse pepper harvesting using a video-based posture sampling approach. METHODS: Nine male (28.2 (4.1) years) pepper harvesters from a greenhouse in Southwestern Ontario, Canada were videotaped during a normal shift. 3DMatch was used to document working trunk and shoulder postures, from which 3D peak and cumulative forces and moments were quantified. RESULTS: On average, workers spent the majority of their time in neutral trunk postures (lateral bend: 99.1%; axial twist: 59.9%; flexion: 89.8%). Consistent results were found for the left and right shoulder, with the arms held in a neutral flexion posture 50% of the time or more. Four participants experienced peak L4/L5 compression forces (between 4116.3 N and 5937.0 N) which exceeded the NIOSH Action Limit (3400 N) during the cart pushing/pulling task, but remained below the threshold during picking. Mean cumulative L4/L5 extension and shoulder flexion moments ranged in magnitude from 18.5 Nm to 28.2 Nm, and between 19.4 Nm and 23.2 Nm, respectively, across all tasks. CONCLUSIONS: The postural characteristics and biomechanical loads associated with greenhouse pepper harvesting were quantified with a video-based biomechanical approach. Further investigations of the physical risk factors for low back and shoulder musculoskeletal disorders is warranted in pepper harvesting, given the postures and loads documented in this study.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».