Optimizing Construction Work–Rest Schedules and Worker Reassignment Utilizing Wristband Physiological Data
Notice bibliographique
Résumé
Construction workers are exposed to long physically demanding work hours and require sufficient work rests to avoid strenuous fatigue, productivity loss, and adverse health effects. In the literature, limited efforts incorporated standardized work–rest periods in the construction schedule without accounting for the variation among the workers’ live physiological conditions. Rather than focusing on the worker’s fatigue data collection, this paper utilizes sample cardiovascular stress and energy exertion data from health-related studies, collected using wearable Fitbits. The paper then proposes a framework for the analysis and utilization of this physiological data to design optimum work–rest schedules and worker reassignment plans as two strategies to mitigate workers’ fatigue. The framework uses a constraint programming schedule optimization model that minimizes workers’ physiological strain through optimized work rests and worker reassignments. Using a hypothetical schedule with the workers’ fatigue data, the model proposed two 20-min breaks for one worker and two 5-min breaks for other workers and reassigned eight workers to different tasks. The framework helps project managers to efficiently improve the health and safety of workers and improve productivity, leading to a more inclusive work environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».