The effects of stand-up desks: A one year follow up with academic office staff
Notice bibliographique
Résumé
There have been multiple studies with clear evidence of the long-term health benefits of the implementation of a sit-stand workstation (Biswas et al., 2015; Chau et al., 2013; Wilmot et al., 2012). The aim of this study was to further understand the long-term efficacy and benefits of the adoption of a sit-stand workstation in a typical office environment. Twelve participants from a larger study involving staff from Mount Royal University were recruited via email and interviewed individually by a trained RA. The interviews were guided by several questions related to the effects of a sit-stand desk to physical and mental health, ergonomics of the desk, and thoughts about sitting and standing. During the interviews, data was collected in the form of written notes and inputted into QSR International's NVIVO (version 11.0, 2015) qualitative analysis software. An iterative approach was used to derive the predominant themes reflected in the participants' perceptions, until theoretical saturation of themes was achieved after analysis of all interviews. The following themes were identified: previous familiarity to sit-stand desk, work efficiency when using desk, adjustment and usage of desk, strategies to increase usage of desk, motivation to use desk, desk enjoyment, and changed thoughts about sitting and standing. Participants indicated that they enjoyed the desk and have experienced positive physical and mental health when using it. Most participants used timers or app to remind them to use the desk regularly. Space concerns were also reported including not enough room to spread out to do other work.Acknowledgments: MRU President's Executive Committee
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».