Metabolic energy cost of workers in agriculture, construction, manufacturing, tourism, and transportation industries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of energy cost (EC) at the workplace remains a key topic in occupational health due to the ever-increasing prevalence of work-related issues. This review provides a detailed list of EC estimations in jobs/tasks included in tourism, agriculture, construction, manufacturing, and transportation industries. A total of 61 studies evaluated the EC of 1,667 workers while performing a large number of tasks related to each of the aforementioned five industries. Agriculture includes the most energy-demanding jobs (males: 6.0 ± 2.5 kcal/min; females: 2.9 ± 1.0 kcal/min). Jobs in the construction industry were the 2nd most demanding (males: 4.9 ± 1.6 kcal/min; no data for females). The industry with the 3rd highest EC estimate was manufacturing (males: 3.8 ± 1.1 kcal/min; females: 3.0 ± 1.3 kcal/min). Transportation presented relatively moderate EC estimates (males: 3.1 ± 1.0 kcal/min; no data for females). Tourism jobs demonstrated the lowest EC values (2.5 ± 0.9 kcal/min for males and females). It is hoped that this information will aid the development of future instruments and guidelines aiming to protect workers' health, safety, and productivity. Future research should provide updated EC estimates within a wide spectrum of occupational settings taking into account the sex, age, and physiological characteristics of the workers as well as the individual characteristics of each workplace.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle