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Enregistrement W3080313285 · doi:10.3390/sym12091414

Role of Ergonomic Factors Affecting Production of Leather Garment-Based SMEs of India: Implications for Social Sustainability

2020· article· en· W3080313285 sur OpenAlexaff
Koppiahraj Karuppiah, Bathrinath Sankaranarayanan, Syed Mithun Ali, Golam Kabir

Notice bibliographique

RevueSymmetry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueErgonomics and Human Factors
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman factors and ergonomicsSustainabilityProduction (economics)Occupational safety and healthCronbach's alphaAnalytic hierarchy processPersonal protective equipmentBusinessProductivityWork (physics)Operations managementManufacturing engineeringEngineeringPoison controlMarketingOperations researchMechanical engineeringMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to identify, evaluate, and measure the ergonomic factors hampering the production of leather garment-based small and medium-sized enterprises (SMEs). Ergonomic problems faced by the workers largely impact the health of individuals and also the productivity of a firm. Based on experts’ opinions and a literature survey, three emerging categories—namely, occupational disease, personal factors, and the industrial environment—with a total of twenty factors were identified to examine symmetrical impact in five leather garment companies. In this research work, Cronbach’s α was evaluated to check the validity of the ergonomic factors identified through the literature survey. Then, using the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP), the identified ergonomic factors were evaluated. A sensitivity analysis was carried out to validate the robustness of the results obtained using the integrated approach. Outdated machinery, vibration, operational setup, fatigue, and poor ventilation and lighting are the top five factors inducing ergonomic-related problems and hampering the production of the leather garment companies in India. These top ergonomic factors are the result of a failure in the provision of an ambient working environment. Providing ergonomically designed working environments may lower the occurrence of ergonomic problems. The findings of this study will assist industrial managers to enhance production rate and to progress towards social sustainability in Indian SMEs. The proposed symmetrical assessment in this study could also be considered as a benchmark for other companies in which human–machine interaction is significant.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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