The Combined Effect of Cold and Moisture on Manual Performance
Notice bibliographique
Résumé
Objective The aim of this study was to investigate the combined effect of cold and moisture on manual performance and tactile sensitivity. Background People working in the ocean environment often perform manual work in cold and wet conditions. Although the independent effects of cold and moisture on hand function are known, their combined effect has not been investigated. Method Participants completed sensory (Touch-Test, two-point discrimination) and motor (Purdue Pegboard, Grooved Pegboard, reef knot untying) tests in the following conditions: dry hand, wet hand, cold hand, and cold and wet hand. Results For the Purdue Pegboard and knot untying tasks, the greatest decrement in performance was observed in the cold-and-wet-hand condition, whereas the decrements seen in the cold-hand and wet-hand conditions were similar. In the Grooved Pegboard task, the performance decrements exhibited in the cold-and-wet-hand condition and the cold-hand condition were similar, whereas no decrement was observed in the wet-hand condition. Tactile sensitivity was reduced in the cold conditions for the Touch-Test but not the two-point discrimination test. CONCLUSION: The combined effect of cold and moisture led to the largest performance decrements except when intrinsic object properties helped with grasp maintenance. The independent effects of cold and moisture on manual performance were comparable. Application Tools and equipment for use in the cold ocean environment should be designed to minimize the effects of cold and moisture on manual performance by including object properties that enhance grasp maintenance and minimize the fine-dexterity requirements.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».