Assessing Effectiveness of Passive Exoskeletons and Tool Selection on Ergonomic Safety in Manhole Cover Removal
Notice bibliographique
Résumé
Manual material handling, a common practice in various industries, often involves moving or lifting heavy objects, placing significant physical strain on workers, especially in the lower back. A prime example is manhole cover removal, which typically requires handling heavy weights, potentially leading to lower back muscle strain. This study investigates the effectiveness of a passive exoskeleton in reducing ergonomic risks during manhole cover removal. Twenty able-bodied workers participated, performing the task with and without extractor tools in the field. Techniques such as surface electromyography and inertial measurement units were employed to measure muscle activity and body posture using the Rapid Entire Body Assessment (REBA). This study compared muscle activities and REBA scores under different conditions: manually lifting covers, using an in-house lever tool, and using a sledgehammer and a pick bar tool named Jake, both with and without an exoskeleton. Results revealed that the in-house Lever tool was the safest and most efficient method, resulting in the lowest muscle activities and REBA scores, regardless of exoskeleton use. Interestingly, the exoskeleton significantly reduced muscle strain when using the Jake tool. These findings indicate that while the Lever tool is optimal for this task, passive exoskeletons can effectively lower ergonomic risks associated with more physically demanding tools.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».