Observation-based posture assessment: review of current practice and recommendations for improvement.
Notice bibliographique
Résumé
This report describes an observational approach for assessing postural stress of the trunk and upper limbs that is intended to improve risk analysis for prevention of musculoskeletal disorders.The approach is supported by several recent research studies.These studies have evaluated how much time it takes observers to classify specific trunk and upper limb postures, how frequently observers are likely to make posture classification errors, and the magnitude of these errors.The frequency and magnitude of posture classification errors depend on how many categories (levels) are available from which to classify the specific posture.Recent studies suggest that optimal posture analysis performance is obtained by partitioning trunk flexion range of motion into 4 categories of 30° increments; trunk lateral bend into 3 categories of 15° increments; shoulder flexion into 5 categories of 30°; shoulder abduction into 5 categories of 30°; and elbow flexion into 4 categories of 30°.These categories are suggested because they optimize how rapidly and effectively analysts can visually judge posture.This report also presents more general guidelines for the video recording of posture and for the posture analysis process.Guidelines for video recording address such factors as camera position, field of view, lighting, and duration of recording.Guidelines for posture analysis address enhancements such as the benefits of digital video, computer software, training, and use of visual reference and perspective cues.Information in this report can assist health/safety, ergonomics, and risk management/loss control practitioners who conduct job/ worksite assessments of lifting, pushing, pulling, carrying, and/or manual handling risk factors.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».