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Enregistrement W2594888378 · doi:10.3233/oer-160242

Human Vibration

2016· article· en· W2594888378 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOccupational Ergonomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationComputer scienceStructural engineeringEngineeringAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human VibrationVibration enters the body at points in contact with a vibrating surface including the hands, feet, or buttocks and back in the case of a seated person.Much of the vibration entering the body does not cause ill effects, however, depending on the frequency content and entry point, some vibrations may be at the resonant frequency for a specific body portion.In this case, the vibration is considered to be harmful and may lead to injuries such as vibration white finger in the case of vibrations entering the hands or vibration white toe in the case of vibrations entering the feet.Health effects resulting from whole-body vibration (WBV) in which the primary entry points are the buttocks and back can include a myriad of ailments including low-back pain, spinal degeneration, neck pain and headaches to name a few.The conference in Guelph, Ontario, Canada from June 10-13 in 2014 entitled the "5th American Conference on Human Vibration" dealt with precisely these topics and we invited three of the contributors to expand upon their papers and contribute to this Special Issue on Human Vibration (DeShaw and Rahmatalla, Welcome et al. and Goggins et al.).To round out the Special Issue, and to highlight the diversity of human vibration research, a further two papers were solicited (Oliver et al. and Leduc et al.).The papers are presented in this Special Issue in a logical progression according to the topical content.The first paper by DeShaw and Rahmatalla investigated the effects of various back supports on head motion, discomfort and vibration transmissibility when participants were exposed to multiple axis WBV in a laboratory environment.Their results indicated that the lumbar supports combined the advantages of lower head motion and lower discomfort than a flat backrest by helping keep the natural lumbar spine shape thus helping to minimise the adoption of awkward trunk postures.The second paper by Oliver et al. represented the final phase of a three phase study designed to inform companies how to retrofit heavy mobile machines with seats that were more likely to minimise WBV exposure.While WBV levels were reduced, the exposure risk was not completely eliminated thus highlighting the fact that seat designers should be continuing to alter their designs to improve WBV attenuation.The third paper by Welcome et al. provides a comprehensive look at the effectiveness of vibrationreducing (AV) gloves designed to minimise hand transmitted vibration.Similar to suggestions made by Oliver et al. that seats need to be matched to attenuate the specific vibrations machine operators will be exposed to, Welcome et al. concluded that better matching between specific gloves and tools is required to provide optimal protection.The fourth paper by Leduc et al. investigated health and safety training received by construction industry workers regarding hand arm vibration syndrome (HAVS) and the use of AV gloves.Few participants had received HAVS or AV glove specific training, however, at a two month follow-up visit, they observed a more than ten-fold increase in self-reported AV glove use thus highlighting the importance of education and training.The fifth and final paper by Goggins et al. provides one of the first reports in the literature concerning foot-transmitted vibration (FTV).The paper provided the first quantification of frequencies at which resonance occurs in the metatarsal and ankle.By knowing the resonant frequencies, future FTV mitigation strategies can be focused on reducing transmission of those specific vibration frequencies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2750,149

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
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