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Enregistrement W4281291835 · doi:10.1061/(asce)co.1943-7862.0002319

VR–MOCAP-Enabled Ergonomic Risk Assessment of Workstation Prototypes in Offsite Construction

2022· article· en· W4281291835 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkstationMotion captureVirtual realityComputer scienceHuman factors and ergonomicsHuman–computer interactionSimulationPopulationPercentileMotion (physics)EngineeringPoison controlArtificial intelligenceMedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workers in offsite construction facilities are often exposed to repetitive motion and awkward body postures that are associated with the risk of developing work-related musculoskeletal disorders despite the use of automated equipment on production lines. To reduce the exposure to these risks, an investigation of the physical demands that workstations impose on workers’ bodies is needed. Since traditional methods used to collect human body motions have limitations, such as workplace interruptions and biased results due to subjective observation, this paper proposes a virtual reality (VR)–motion capture (MOCAP)-based ergonomic assessment method to evaluate ergonomic risks in a laboratory setting during the design phase of workstation development. It is expected that the number of iterations of physical workstation prototypes would be reduced if ergonomic risk ratings are identified proactively in the initial phases of workstation design, which would thereby reduce the cost and time required to develop and implement an improved workstation design. The present study includes a feasibility analysis of the proposed method in which participants representative of specific percentiles of the population based on their physical stature were invited to voluntarily participate in a research experiment. The results obtained demonstrate that the proposed method can successfully simulate the elemental motions, referred to as therbligs, of reaching and positioning (Pearson’s correlation coefficient is found to equal 0.80 and 0.94, respectively), while the simulation of the assembling therblig requires further investigation. The contribution of this study is a virtual reality–motion captured-enabled ergonomic risk assessment method applied to workstation design for offsite construction production lines. In addition, the deployment of the proposed method allows a holistic ergonomic assessment that considers objective and subjective parameters.

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.

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)0,001
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 enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,225 · 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