Kas iskelet sistemi rahatsızlıklarının analizinde yeni bir risk değerlendirme yaklaşımı
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışmada kas iskelet sistemi rahatsızlıklarının değerlendirilebilmesi amacıyla yeni bir risk değerlendirme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde veri toplama aracı olarak Cornell Üniversitesi tarafından geliştirilen ve literatürde yaygın şekilde kullanılan “Kas İskelet Sistemi Rahatsızlık Anketi” kullanılmaktadır. Yöntem, otomotiv sektöründe kablo üretimi yapan bir yan sanayi kuruluşunda uygulanmış ve montaj hattı çalışanlarının maruz kaldığı kas iskelet sistemi rahatsızlıkları belirlenmeye çalışılmıştır. Hızlı tüm vücut değerlendirme yöntemi (REBA), Anybody modelleme sistemi (AMS) analizleri ve elektromiyografi (EMG) ölçümleri ile önerilen yöntemin doğrulaması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin kas iskelet sistemi rahatsızlıklarının (KİSR) teşhis edilmesinde başarılı bir biçimde kullanılabileceğini göstermiştir.
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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».