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Enregistrement W3208995636 · doi:10.1080/24725838.2021.1997835

Evaluation of Fatigue and Workload among Workers Conducting Complex Manual Assembly in Manufacturing

2021· article· en· W3208995636 sur OpenAlexafffund
Yaniel Torres, Sylvie Nadeau, Kurt Landau

Notice bibliographique

RevueIISE Transactions on Occupational Ergonomics and Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésWorkloadEveningMental fatigueWork scheduleDuration (music)PsychologyShift workWork (physics)ScheduleMedicineOperations managementApplied psychologyComputer scienceEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OCCUPATIONAL APPLICATIONSWe conducted a study to evaluate fatigue and workload among workers performing complex assembly tasks. We investigate several predictors of fatigue, including subjective workload estimates, sleep duration, the shift being worked, and production levels. High levels of fatigue were reported in one-third of the shifts evaluated. The main predictors of high fatigue were workload estimates, working evening shifts, and baseline fatigue. Among the six dimensions of workload, only mental demand and frustration were predictors of high fatigue. Mental demand was also rated highest. Participants reported less than seven hours of sleep in 60% of the nights evaluated. These results suggest that managers and supervisors should consider cognitive workload as a key contributing factor to fatigue in complex manual assembly. Similarly, work schedule planning should consider shift duration, start times, and end times, because of the negative influence on fatigue and the potential disruptions on sleep among workers.

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 enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,865

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)0,0010,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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