MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3130707735 · doi:10.3233/wor-203412

Identification of physically fatiguing tasks performed during aircraft open-basket ground de-icing activities

2021· article· en· W3130707735 sur OpenAlexaffabout
Tiphaine Le Floch, Sylvie Nadeau, François Morency, Kurt Landau

Notice bibliographique

RevueWork · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcingAirplaneWork (physics)SimulationEngineeringAeronauticsEnvironmental scienceComputer scienceMeteorologyMechanical engineeringAerospace engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Airplane de-icing technicians work from either an open-basket or closed-basket. OBJECTIVE: The objective of this study is to identify the tasks that have an influence on the physical fatigue of open-basket aircraft de-icing technicians. METHODS: In a Canadian airport during the winter of 2016-2017, a field study was conducted in which the heart rate of 12 volunteer participants was collected. The data was analyzed along with the 22 tasks that make up the activity of open-basket aircraft de-icing. For each participant, the mean absolute cardiac cost per task was compared. The evolution of the cardiac signal based on the resting heart rate and steady state limit was also characterized. RESULTS: According to the cumulative results fatigue occurs for periodic tasks as well as double tasks. More precisely, the most physically fatiguing tasks are spraying de-icing and anti-icing fluids, moving the basket and truck, as well as tactile control and de-icing quality control at ground level. CONCLUSIONS: Similar studies would need to be conducted in other aircraft de-icing facilities to improve the generalization of the results.

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)0,001
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorkMême sujetOccupational Health and PerformanceTravaux en français237 207