MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3209631928 · doi:10.32920/ryerson.14657409.v1

Developing human factors metrics and tools to support design and management of production

2021· preprint· en· W3209631928 sur OpenAlexafffund
Michael Greig

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueErgonomics and Human Factors
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésWorkstationComputer scienceStakeholderKnowledge managementHuman resourcesProcess managementResource (disambiguation)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation takes an exploratory look at the role of human factors (HF) metrics within an electronics manufacturing organization by focussing on three objectives: 1) determining company stakeholder views of HF metrics, metrics development and HF application, 2) developing a workstation level HF assessment tool for light assembly work, and 3) creating a tool that reports the level of HF integration and maturity in an organization. Mixed methods were used in an action research framework. Research at the case organization was predominantly qualitative and included field notes, audio recordings, and company documents. Identified gaps between engineering and HF metrics were due to HF metrics focussed more on health and safety measures and activities being completed, gaps in the understanding of HF contributions, and the need for new HF tools to generate reporting measures. Five identified themes affecting HF metrics development included 1) knowledge of engineer processes and of HF principles, 2) connection of metrics to the organization, 3) support of the organization and of the information to the organization, 4) resource availability and limitations, and 5) communication format of metrics information. Collaborative user-centered development of a workstation efficiency evaluator tool helped determine data of interest and effective communication of output variables for users. Design stage inputs create outputs that include HF and system information. The tool performed well in a comparison to an observation-based analysis and also demonstrated tolerance to input errors on workstation outcomes. The developed Human Factors Integration Tool assesses HF maturity across organizational functions. Face and content validity of the tool were tested in field testing and workshops. Participants communicated a need for the tool and its contents. Industry stakeholders found the consensus-based tool helped to establish the status of HF in the organization, plan projects to further develop HF capabilities, and initiate discussions on HF for performance and well-being. The created tools demonstrated approaches to the development of future HF tools. These dissertation findings illustrate the need for more HF metric work, including developing HF measures that contribute to organization metrics, and that the development of HF measures and processes need HF considerations in their development.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,804

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,169 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetErgonomics and Human FactorsTravaux en français237 207