MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388269549 · doi:10.1177/21695067231192895

Testing Pupil Size as a Possible Alternative Metric of Physical Fatigue in Automotive Manufacturing Tasks

2023· article· en· W4388269549 sur OpenAlexaff
Francesco Biondi, Frida Graf, Joel Cort

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPupil sizeImpulse (physics)Automotive industryPupil diameterMetric (unit)PupilTask (project management)Computer sciencePsychologyPhysical medicine and rehabilitationEngineeringMedicineOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigates using pupil size to track changes in physical fatigue during manufacturing tasks. Participants completed an automotive manufacturing task over three trials. Impulse and peak force were recorded as ground-truth metrics of physical fatigue. Pupil size and blink rate were also recorded by means of a head-mounted eye-tracker. Impulse and peak force decreased between trial 1 and trial 3 suggesting an increase in fatigue. Interestingly, this was accompanied by a significant reduction in pupil size. No difference in blink rate was found. Our study adds to the literature on fatigue assessment suggesting pupil size as a future possible alternative metric for fatigue assessment in manufacturing Ergonomics.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual MeetingMême sujetErgonomics and Musculoskeletal DisordersTravaux en français237 207