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Enregistrement W4206246064 · doi:10.1080/00140139.2022.2030806

A design tool to estimate maximum acceptable manual arm forces for above-shoulder work

2022· article· en· W4206246064 sur OpenAlexaff
David Rempel, Jim R. Potvin

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésWork (physics)Shoulder jointMedicineAnterior shoulderPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationOrthodonticsSurgeryEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AFF: arm force field; AP: anterior/posterior; DC: duty cycle; GH: glenohumeral angle; HT: humerothoracic angle; LM: lateral/medial; MAE: maximum acceptable effort; MAF: maximum acceptable force; MAS: manual arm strength; MVC: maximum voluntary contraction; N: newton; OCRA: occupational repetitive action; R: reach distance; RMS: root means square; RULA: rapid upper limb assessment; SF: scale factor; SI: superior/inferior; ST: scapulothoracic angle; T: thoracicKEY POINTSA new design tool is introduced that estimates maximum acceptable hand forces for specific locations above the shoulder.This above-shoulder tool is based on a 50th percentile female anthropometry and 25th percentile female manual arm strength.These base strengths are multiplied by scaling factors that adjust for subacromial impingement and fatigue.The tool was shown to be robust based on sensitivity analysis.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,932

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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