MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378378564 · doi:10.1002/rob.22206

Real‐time vibration monitoring and analysis of agricultural tractor drivers using an IoT‐based system

2023· article· en· W4378378564 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Field Robotics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesPunjab Agricultural UniversityConcordia UniversityAll India Council for Technical Education
Mots-clésTractorVibrationContext (archaeology)Transmissibility (structural dynamics)AccelerationTillageAcousticsEngineeringComputer scienceStructural engineeringAutomotive engineeringPhysicsGeographyVibration isolation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Agricultural tractor drivers experience a high amplitude of vibration, especially during soil tillage operations. In the past, most research studied vibration exposure with more focus on the vertical ( z ) axis than on the fore‐and‐aft ( x ) and lateral ( y ) axes. This study examines how rotary soil tillage affects the vibration acceleration and frequency, and the power spectral densities (PSDs) at the seat pan and head along three translational axes in a real‐field multiaxis vibration context. Moreover, this study aimed to identify the characteristics of the seat‐to‐head transmissibility (STHT) response to identifying the most salient resonant frequencies along the x ‐, y ‐, and z ‐axes. Nine (9) male tractor drivers operated the tractor with a mounted rotary tiller throughout the soil tillage process. In the event of a COVID‐19 pandemic, and to respect social distancing, this study developed an Internet of Things (IoT) module with the potential to integrate with existing data loggers for online data transmission and to make the experimentation process more effective by removing potential sources of experimenter errors. The raw acceleration data retrieved at the seat pan and the head were utilized to obtain daily exposure (A(8)), PSDs, and STHT along the x ‐, y ‐, and z ‐axes. The vibration energy was found to be dominant along the z ‐axis than the x ‐ and y ‐axes. A(8) response among tractor drivers exceeds the exposure action value explicitly stated by Directive 2002/44/EU. PSDs along the x ‐, y ‐, and z ‐axes depicted the low‐frequency vibration induced by rotary soil tillage operation. The STHT response exhibited a higher degree of transmissibility along the y ‐ and z ‐axes when compared with that along the x ‐axis. The frequency range of 4–7 Hz may plausibly be associated with cognitive impairment in tractor drivers during rotary soil tillage.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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