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Enregistrement W4391437966 · doi:10.1177/00187208231223429

The Influence of Contextual and Theoretical Expertise on Generic and Occupation-Specific Lifting Strategy

2024· article· en· W4391437966 sur OpenAlexaff
Daniel P. Armstrong, Tyson A.C. Beach, Steven L. Fischer

Notice bibliographique

RevueHuman Factors The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsPhysical medicine and rehabilitationBody segmentBiomechanicsComputer sciencePsychologyEngineeringMathematicsSimulationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether (i) low back loads and/or (ii) kinematic coordination patterns differed across theoretical expert, contextual expert and novice groups when completing both generic and occupation-specific lifts. BACKGROUND: Experience has been proposed as a factor that could reduce biomechanical exposures in lifting, but the literature reports mixed effects. The inconsistent relationship between experience and exposures may be partially attributable to the broad classification of experience and experimental lifting protocols not replicating the environment where experience was gained. METHODS: Purposive sampling was used to recruit 72 participants including theoretical experts (formal training on lifting mechanics), contextual experts (paramedics), and novices. Participants performed 10 barbell and crate (generic) lifts, as well as backboard and stretcher (occupation-specific) lifts while whole-body kinematics and ground reaction forces were collected. Peak low back compression and anteroposterior shear loads normalized to body mass, as well as kinematic coordination patterns, were calculated as dependent variables. RESULTS: No significant differences in low back loads were observed across expertise groups. However, significant differences were seen in kinematic coordination patterns across expertise groups in occupation-specific lifts, but not in generic lifts. CONCLUSION: Increasing expertise is unlikely to minimize low back loads in lifting. However, contextual expertise did influence lifting kinematics, but only when performing occupationally specific lifts. APPLICATION: Contextual expertise may help lifters adopt lifting kinematics that enhance the tolerance of their musculoskeletal system to withstand applied loads, but does not seem to reduce the applied low back loads relative to noncontextual expert groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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