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Enregistrement W4385370976 · doi:10.1061/jcemd4.coeng-13433

VR-RET: A Virtual Reality–Based Approach for Real-Time Ergonomics Training on Industrialized Construction Tasks

2023· article· en· W4385370976 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 · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityHuman factors and ergonomicsMotion captureSimulationWork (physics)EngineeringPoison controlHuman–computer interactionComputer scienceArtificial intelligenceMedicineMotion (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time assessment of the ergonomic risks to which workers are exposed at a workstation and the provision of real-time corrective feedback intervention to workers play an essential role in improving safety in the workplace through the reduction of long-term exposure of workers to the ergonomically hazardous postures associated with physical fatigue and work-related musculoskeletal disorders. This study proposes a framework, virtual reality–based real-time ergonomics training (VR-RET), that integrates virtual reality (VR) and an inertia motion capture system to rapidly assess postures, providing the following inputs in real time: (1) full-body postural ergonomic risk assessment that deploys existing rule-based methods such as rapid upper limb assessment (RULA) and rapid entire body assessment (REBA); (2) auditory feedback, triggered when the exposure to ergonomic risks is higher than a predefined threshold; and (3) visual feedback intervention to correct ergonomically hazardous postures through the provision of recommendations during training on industrialized construction tasks. The proposed framework is verified through a pretest/posttest procedure in conjunction with a randomized control group experiment involving 37 subjects. Based on the comparison of the pretest and posttest data, a reduction of 35% in the percentage of time spent being subjected to ergonomic risks in the high-risk range is observed when training is administered using VR-RET and RULA is deployed as the risk assessment method; in contrast, a significant reduction is not observed when rapid entire body assessment is used. This study’s contributions are twofold: (1) a framework for providing ergonomic and operational training through VR simulation based on real-time acquisition and processing of body motion data (with the objective of mitigating worker behaviors that increase exposure to the ergonomically hazardous postures that can lead to a work-related musculoskeletal disorder); and (2) updated evaluation of the effectiveness of real-time RULA and REBA assessments integrated with real-time auditory and visual postural feedback intervention for ergonomic risk reduction.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,468

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,239 · 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