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Enregistrement W4293536259 · doi:10.1080/00140139.2022.2119285

Examining the relationship between human factors related quality risk factors and work related musculoskeletal disorder risk factors in manufacturing

2022· article· en· W4293536259 sur OpenAlexafffund
Ahmet Kolus, Richard Wells, Patrick Neumann

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of ExcellenceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésHuman factors and ergonomicsQuality (philosophy)Musculoskeletal disorderRisk factorWork (physics)Human engineeringRisk analysis (engineering)EngineeringPsychologyMedicineEnvironmental healthForensic engineeringApplied psychologyPoison controlMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses the relationship between human factors (HF) related quality deficits in manufacturing and work-related musculoskeletal disorder (WMSD) risk factors in production staff. A recent systematic review identified 60 HF-related quality risk factors (QRFs) in manufacturing related to product, process and workstation design stages. We investigate the extent to which these identified QRFs are also WMSD risk factors. Each QRF was examined for its relationship with WMSD using a 0 (no relationship) to 10 (strong relationship) scale rubric. The authors rated each QRF separately and then discussed and adjusted their ratings in a review session. Results showed that average median ratings were the highest for QRFs related to product design (8/10), intermediate for QRFs related to workstation design (7/10) and the lowest for QRFs related to process design (5/10). This emphasises the significant role of HF in system design in reducing both quality deficits and risk of developing WMSDs for manufacturing personnel.Practitioner summary: This study investigates whether human-related risk factors for product quality are also risk factors for work-related musculoskeletal disorders in manufacturing. Results showed a substantial relationship between quality risk factors and WMSD risk factors. This indicates the significant role of human factors in operations design in improving both system performance and human wellbeing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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