Real-time visual feedback can cue changes in grip force during electric hand tool operation
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. Grip force applied during repetitive hand tool use varies amongst individuals and some apply more force than necessary. Augmented feedback may help modify grip force to reduce the risk of developing cumulative trauma disorders but has been scarcely investigated during electric hand tool operation. This study evaluated the feasibility of using real-time visual feedback to modify grip force and forearm electromyography (EMG) during electric hand tool operation. A secondary objective was to evaluate the effect of hand and tool orientation on any effects of visual feedback. Methods. Grip force and forearm muscle EMG were recorded as participants fastened bolts at three locations (low, high and overhead) using an electric pistol-grip nut-runner, without and with visual feedback. Results. Feedback decreased grip force (36.1% decrease; p < 0.001) and EMG of three wrist flexor muscles (22.8–33.0%; p < 0.008). Grip force and EMG also differed between fastening locations, but there were no interactions with condition (baseline and feedback; p > 0.266), suggesting that visual feedback can modify grip force across varying hand and tool orientations. Conclusion. Visual feedback can successfully modify grip force during hand tool operation. However, further investigation is needed to understand how to appropriately implement visual feedback during hand tool operation.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».