Bio-mechanical Analysis on the Lower Back using Human Model during Pushing the Manual Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
A high prevalence of protected horticulture farmer's work-related musculo-skeletal disorders (MSDs) have been reported in precedent studies. One of the tasks required ergonomic intervention to reduce the musculo-skeletal risks is the task of product transporting. The purpose of this study is to evaluate quantitatively the spinal load of operator using manual vehicles to predict and prevent musculo-skeletal risks. Spinal load in operators using 4 kinds of manual vehicle were analyzed. Before evaluating spinal load on operator using the manual vehicles by bio-mechanical approach, it is needed to validate human model. In this study, ADAMS LifeMOD human model shows satisfactory results, comparing with already validated model's results or measured results. While Operators pushed the manual vehicles(wheelbarrow, Trolley, 2 wheel cart, and 4 wheel cart) contained loads that were 0 N and 800 N, their spinal loads(compression force, shear force) were evaluated. The compression force demonstrated under the NIOSH action limits - 3410N - for all 4 manual vehicle's operators(McGill 1997; Marras 2000). However, the lateral shear force demonstrated over the University of Waterloo - 500N - for all 3 manual vehicle's operators except 4Wheel cart (Yingline and McGill, 1999). Therefore, operators have risks in prevalence of the musculo-skeletal disorders due to shear force. The findings of this study suggest that it need to be determine the spinal load, especially lateral shear force in designing the manual vehicles in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».