Posture Evaluation of Firefighters During Simulated Fire Suppression Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Background: Posture mechanics during fire suppression tasks are associated with musculoskeletal injuries in firefighters. Methods: This study uses the Ovako Working Posture Analyzing System (OWAS) ergonomics tool to describe and evaluate the postures of 48 firefighters during 3 simulated tasks: (a) hose drag, (b) hose pull, and (c) high-rise pack lift. Ergonomics intervention prioritizations based on the OWAS action classification (AC) scores were identified using Wilcoxon signed-rank tests. Chi-square analyses identified associations between firefighter characteristics and OWAS AC scores. Findings: The initial hose pick-up phase of each task was identified as a high priority for ergonomics intervention (OWAS AC = 4) in 45.8%, 54.2%, and 45.8% of cases for Tasks 1, 2, and 3, respectively. Lower BMI was associated with higher AC scores for the initial hose pick-up during Task 3 (likelihood ratio = 9.20, p value = .01). Conclusion: The results inform ergonomics priorities for firefighter training based on the tasks analyzed. Application to Practice: This study evaluates the posture mechanics of three commonly performed firefighting tasks. The results help inform an ergonomics training intervention focused on posture mechanics during occupational activities for firefighters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».