1636d Usability testing for ergonomic criteria matrix: case study of a deep mining cooling vest
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Deep mining and ultra-deep mining (UDM) push the boundaries of what is considered tolerable for workers in hot and humid environments. Since ventilation is costly for mining companies, a novel personal protective equipment (PPE), a cooling vest, is a possible means to safeguard the health and safety of miners. Such a PPE must meet both their needs and expectations. The objective of this study was to build a matrix of ergonomic criteria that would help define the base on which a cooling vest would be developed for deep and UDM. <h3>Methods</h3> First, a literature review was conducted on the constraints and requirements that miners are subjected to in deep mining conditions. Then, a field study was conducted in a mine in Abitibi Témiscamingue, Canada. A convenience sample of 20 participants was used to collect information such as height, weight, PPE worn as well as concerns as to the use of a cooling vest. The information collected was then interpreted to generate the matrix of ergonomic criteria suitable for an UDM environment. <h3>Results</h3> All participants agreed that a cooling vest would help alleviate the risk of a heat stroke, as well as improve their well-being during work. The main concerns of minors relate to the weight, the comfort and ease of movement. Additional criteria such as design aesthetics, maintenance and conformity to laws, regulations and standard have been added to the matrix. The resulting matrix contains 16 criteria, seven of which are centred on the user and nine on the design of the cooling vest. <h3>Discussion</h3> We are hopeful the matrix can be validated and that it will be possible to broaden its use to apply it, for instance, in the development of cooling vests for other hot and humid work environments such as foundries and certain construction projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».