Exploring Localized Muscle Fatigue Responses at Current Upper-Extremity Ergonomics Threshold Limit Values
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate localized muscle fatigue responses at three upper-extremity ergonomics threshold limit value (TLV) duty cycles. BACKGROUND: Recently, a TLV equation was published to help mitigate excessive development of localized muscle fatigue in repetitive upper limb tasks. This equation predicts acceptable levels of maximal voluntary contraction (% MVC) for a given duty cycle (DC). Experimental validation of this TLV curve has not yet been reported, which can help guide utilization by practitioners. METHOD: Eighteen participants performed intermittent isometric elbow flexion efforts, in three separate counter-balanced sessions, at workloads defined by the American Conference of Governmental Industrial Hygenists' (ACGIH) TLV equation: low DC (20% DC, 29.6% MVC), medium DC (40% DC, 19.7% MVC), and high DC (60% DC, 13.9% MVC). Targeted localized muscle fatigue (LMF) of the biceps brachii was tracked across numerous response variables, including decline in strength (MVC), electromyography (EMG) amplitude and mean power frequency (MnPF), and several psychophysical ratings. RESULTS: At task completion, biceps MnPF and MVC (strength) were significantly different between each TLV workload, with the high DC condition eliciting the largest declines in MnPF and MVC. CONCLUSION: Findings demonstrate that working at different DCs along the ACGIH TLV curve may not be equivalent in preventing excessive LMF. Higher DC workloads elicited a greater LMF response across several response variables. APPLICATION: High DC work of the upper extremity should be avoided to mitigate excess LMF development. Current TLVs for repetitive upper-extremity work may overestimate acceptable relative contraction thresholds, particularly at higher duty cycles.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».