Seasonal Migrant Workers Perceived Working Conditions and Speculative Opinions on Possible Uptake of Exoskeleton with Respect to Tasks and Environment: A Case Study in Plant Nursery
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal migrant farmworkers are essential to the success of agriculture in Quebec as they provide the labor needed to produce crops and animals. Notwithstanding, these workers are often at risk of occupational health and safety hazards, while only a few interventions have been implemented to improve the situation. Modern engineering interventions like exoskeleton devices have been introduced to reduce the risk of developing musculoskeletal disorders in other industries, but nothing much has been done in agriculture. This paper employed a mixed-method approach to evaluate the effect of environmental conditions and physical activities on farmworkers’ bodies and sensations and explore their speculative opinions about exoskeletons for their tasks. This study took place in a large plant nursery. Data were collected through field observations, written questionnaires, and semi-structured interviews. The analysis showed heat, humidity, cold, and rain affect farmworkers in feeling sore, worn out, tired, weak, and suffocated. The arms and the back were the body parts most affected by the repetitive bending over and carrying the load. Farmworkers’ exoskeleton perceptions were positive, remarking benefits such as making the task easier, improving posture, reducing fatigue, and protecting the body. The barriers that emerged were concerning the exoskeleton weight, being uncomfortable to wear, causing heat, restricting mobility, not allowing flexibility to change tasks, and not allowing space to work in tight workplaces. The study includes strategies to ensure credibility, reliability, and transferability. Future investigations could test exoskeletons on farmworkers and conduct the cost benefits of exoskeletons in agriculture.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».