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Enregistrement W3108785673 · doi:10.18280/i2m.190509

Measurement of Handgrip Strength of North Indian Male Farmers and Its Implications in Design of Farm Equipment

2020· article· en· W3108785673 sur OpenAlexvenueno aff
Sandeep Singh Kharb, R. M. Belokar, Suman Kant, Milap Sharma

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercentileIsometric exerciseAgrarian societyAgricultureGrip strengthEnvironmental healthEngineeringMedicineOperations managementPhysical therapyMathematicsStatisticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a systematic ergonomics improvement process has always been prevailing in mankind to maximize the human performance within its body’s capabilities and limitations, by providing it a safe workplace and equipment. In addition to this custom, a scrutinized effort is made to associate worker's strength with the force/torque required to operate the tool/equipment in agrarian society of Haryana state (i.e. northern part of India). Therefore, an isometric hand grip strength for both hands (dominant and other one) base data of 200 male agricultural workers (age 18-60 years) from five districts has been measured with baseline handgrip dynamometer. However 20-50 years age group are found actively involved in arduous agricultural activities. On summarizing the Statistical information for the age group 20-50 years (173 subjects) such as mean, standard deviation (SD), skewness, kurtosis, 5th and 95th percentiles it has been observed that Dominant handgrip strength (46.14±7.13 kg) is significantly different (p<0.05) from the opposite handgrip strength (44.50±7.48 kg). Further study also reveals that the strength of handgrip declines significantly (p<0.05) with the increasing age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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