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Enregistrement W2573620624 · doi:10.1002/ajim.22683

Whole‐body vibration exposure of occupational horseback riding in agriculture: A ranching example

2017· article· en· W2573620624 sur OpenAlexafffund
Xiaoke Zeng, Catherine Trask, Aaron M. Kociolek

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensNipissing UniversityUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsUniversity of Saskatchewan
Mots-clésWhole body vibrationMedicineHorseback ridingOccupational exposureToxicologyPhysical therapyVibrationPhysical medicine and rehabilitationEnvironmental healthPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Horse riding is common in many occupations; however, there is currently no research evaluating exposure to whole-body vibration and mechanical shock on horseback. METHODS: Whole-body vibration was measured on a cattle rancher during two 30 min horseback rides using a tri-axial accelerometer mounted on a western saddle. Vibration was summarized into standardized metrics, including the 8 hr equivalent root-mean-squared acceleration (A[8]) and the daily 4th power vibration dose value (VDV). The resulting exposures were compared to the exposure limit and action values provided by European Union Directive 2002/44/EC. RESULTS: , respectively. The A(8) value indicated moderate risk while the VDV suggested high risk of harmful health effects. CONCLUSIONS: Exposure to whole-body vibration and mechanical shock during occupational horseback riding may pose deleterious health risks and increased susceptibility to low back pain. Am. J. Ind. Med. 60:215-220, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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