Ergonomics in apiculture: A case study based on inspecting movable frame hives for healthy bee activities
Notice bibliographique
Résumé
The agricultural sector suffers from high risk of injury and damage to human health. There is considerable research not only identifying these risks but also finding ways to mitigate them. Beekeeping or apiculture, recognised as part of this sector, has many risk factors such as heavy lifting, high degree of manual materials handling, twisting, and awkward positioning common to all agriculture areas. It also has some unique risks such as those resulting from bee stings and smokers. However, there is much less attention focused on the health and safety of apiculture to the human beekeepers, and much more attention focused on bee health and safety. An ergonomics case study on beekeeping inspection tasks involving three independent, local beekeepers showed that many tasks involve awkward positions of the body, arms and hands, excessive lifting well beyond recommended weight limits, eye strain, and chemical and sting exposure. In addition, beekeepers are more interested in bee and hive health rather than reducing human-centred risk factors such as those due to excessive lifting. Standard ergonomics interventions such as a magnifier inspection and lift assist systems as well as interventions unique to beekeeping such as a smokeless method of calming bees are recommended. The beekeeping industry seems to have been forgotten in the modernisation of technology and agricultural practices. This paper offers some initial insights into possible points for research, development and improvements.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».