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Enregistrement W4389584864 · doi:10.17118/11143/20710

In-field and in-lab ergonomic assessment of manual materials handlingtasks using a passive back exoskeleton

2023· article· en· W4389584864 sur OpenAlexaff
Maryam Shakourisalim, Xun Wang, Karla Beltran Martinez, Ali Golabchi, Mahdi Tavakoli, Hossein Rouhani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueErgonomics and Human Factors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoskeletonField (mathematics)Computer scienceHuman–computer interactionManual handlingMaterial handlingSimulationEngineeringManufacturing engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: There is an interest in investigating the effects of physical assistance devices such as exoskeletons in terms of reducing the risk and rate of work-related musculoskeletal disorders. Most previous studies were conducted in laboratory environments since in-field evaluations are often challenging. However, the outcomes of in-lab and in-field evaluations may not always be comparable. Moreover, workers may use some assistive tools to lift or move heavy items while holding a bending posture, leading to different risks of low back pain. Thus, we conducted an experiment to assess the differences between the in-lab and in-field levels of ergonomic risks during the manual materials handling tasks, using two different assistive tools while wearing a passive exoskeleton. For the purpose of our study, 125-lbs circular disks were lifted using the assistive tools with and without wearing a passive back-support exoskeleton (BackX, SuitX, CA,USA). Each trial took 2 repetitions and 5 seconds standing still at the beginning of each motion. The in-lab data was recorded from 10 able-bodied participants (7 males, 3 females, body mass: 61±8 kg, body height:171±48 cm, age: 23±1.5 y.o.) and the in-field data were recorded from 10 ablebodied workers (9 males, 1 female, body mass: 75±12 kg, body height:175±11 cm, age: 36±6 y.o.). We collected data using electromyography (EMG) sensors and inertial measurement units (IMUs) to record muscle activity and body posture, respectively. Furthermore, the ergonomic risk assessment was performed using the rapid entire body assessment (REBA) score. The REBA scores measured using IMU data and the max normalized EMG amplitude for each task were compared between in-field and in-lab experiments. EMG amplitude of each participant was normalized to their previously measured maximum voluntary contraction. The muscle activity measured from in-field experiments was significantly larger for most muscles and smaller for some other muscles compared to the in-lab data (p < 0.05). Muscle activities while using either tools with exoskeleton were also significantly larger for some muscles and smaller for others when the task is performed in-field compared to in-lab. In addition, the REBA score of in-field workers using both tools while wearing the exoskeleton was significantly larger than the REBA score of the in-lab participants. The results of this study suggest the need for ergonomic risk assessment and occupational exoskeleton evaluation in real-world environments in addition to lab assessments. The sources of this difference between the in-lab and in-field results could be 1) potential differences between the task implementation in the two environments, 2) the lack of experience of in-lab participants compared to in-field workers and 3) the inconsistency of the male-to-female participants ratios between lab and field experiments.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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