The impact of different seats and whole-body vibration exposures on truck driver vigilance and discomfort
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory studies have shown that exposure to whole-body vibration (WBV) increases physical and mental fatigue, which are common issues professional drivers face. The objective of this study was to determine whether altering WBV exposures had any effect on driver vigilance and discomfort. A repeated measures crossover design of five truck drivers with regular 10-h routes was used. Active and passive suspension truck seats were evaluated. For each seat, WBV exposures were measured. Participants completed a discomfort questionnaire and a reaction time task before and after their shift for two weeks, one week per seat. Compared with the passive seat, the active seat significantly reduced WBV exposures, decrements in the optimal and mean reaction times (p = 0.02, 0.047, respectively), and discomfort in the lower back and wrist(s)/forearm(s) (p < 0.01, 0.01, respectively). Study results indicated that reducing WBV helps reduce discomfort and maintain vigilance, which may improve drivers' health and reduce the risk of truck collisions. Practitioner Summary: The active suspension seat used in this study reduced truck drivers' exposure to whole-body vibration (WBV) by over 33% in relation to their current industry standard passive suspension seat. This study demonstrated that reducing truck drivers' exposure to WBV reduced fatigue and discomfort development over a workday.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».