Moving Toward Individual-Specific Automotive Seat Design: How Individual Characteristics and Time Alter the Selected Lumbar Support Prominence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore how individual characteristics influence selected lumbar support prominence (LSP), seated lumbar flexion, seatback average pressure, contact area, and center of pressure (CoP) location before and after 1 hr of driving. BACKGROUND: An LSP can alter posture and may reduce low back pain during prolonged driving. Although LSP preference varies across individuals and may change over time, few investigations have explored the time-varying response to individually selected adjustable seat parameters. METHOD: Forty individuals selected LSP settings in an automotive seat through a series of systematic adjustment trials. The average LSP setting was fixed for a 1-hr driving simulation, followed by one final adjustment trial. Regressions were performed between individual characteristics and selected LSP, lumbar posture, and measures of seatback pressure from the initial adjustment trials. ANOVAs were performed to determine the effect of time and sex on these dependent variables. Discomfort was also monitored throughout the protocol. RESULTS: Individual's standing lumbar lordosis, selected LSP, and height and mass were significant predictors for seated lumbar flexion, seatback average pressure, and contact area, respectively. Discomfort levels remained low; however, following the driving protocol, individuals altered their posture to decrease lumbar flexion and increase seatback average pressure without significant adjustments to the LSP. CONCLUSION: These findings highlight individual characteristics to consider in automotive seat design and that the method for determining LSP settings may facilitate appropriate LSP selection. APPLICATION: A systematic method to determine LSP settings may reduce discomfort and automate seat adjustments, such that only short-term postural adjustments may be required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».