Management of Hand Screen Printing Workers Health Using Ergonomic Design Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Hand Screen Printing (HSP) is one of the dominant textile-processing industries that plays a significant role in the employment of people in and around the rural regions of the developing countries. Further, most of the HSP industries are small scale industries sector, workers are illiterate or lack work safety knowledge, also both management and workers ignore the ergonomic issues in their day to day life. Though various research groups have attempted to evaluate both qualitatively and quantitative the ergonomic issues faced by HSP workers, due to lack of direct solution to improve the HSP workers’ ergonomic environment, there is still a huge space is available for further intervention. The present study aims to redesign the squeegee frame for HSP workers and validate its effect over the workers’ health. In this study, the traditional squeegee was modified by considering the evaluated ergonomic issues. To evaluate the design intervention, ten male volunteers participated in the study and performed the HSP operation using both traditional squeegee (pre-intervention) and retrofitted squeegee (post-intervention). Further, the study population was divided into two equal group such as control group and low back pain (LBP) group. The surface Electromyogram (sEMG) signal, Rapid Entire Body Assessment (REBA) score and Borg’s scale data were collected, to assess the post intervention attempt. Result inferred that retrofitted squeegee intervention had reduced the REBA score (postural risk) by 52% and Borg’s scale by 51% (workers’ pain intensity). In addendum, sEMG study supported these findings by showing a decline in muscle fatigue for the LBP group. This study concludes that, retrofitted squeegee intervention aspect can be an effective agent to improve the ergonomic posture and reduce the musculoskeletal disorders among HSP workers and significantly increase the productive of textile industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».