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Enregistrement W4412638442 · doi:10.1080/00140139.2025.2536545

Validating force-estimating insoles for calculating centre of pressure and vertical ground reaction forces during occupational tasks

2025· article· en· W4412638442 sur OpenAlexafffund
Justin B. Davidson, Dennis J. Larson, J. Li, Steven L. Fischer

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGround reaction forceEngineeringStructural engineeringPhysicsKinematicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Force estimating insoles offer a mobile alternative to in-ground force plates for measuring ground reaction forces (GRFs) and centre of pressure (CoP) in occupational settings. However, their validity in measuring GRFs for occupational tasks has yet to be validated and CoP estimation approach has yet to be developed. This study developed this method for a three-compartment force estimating insole and introduced a force drift correction approach. Thirty-nine participants completed lifting, packaging, palletising, and above shoulder work tasks while wearing insoles on force plates. A weighted algorithm and linear drift correction were developed and compared against force plate data. The CoP method resulted in root mean squared errors (RMSEs) between 1.7 and 3.4 cm. Drift correction reduced ground reaction force RMSE by approximately 28 N. These findings suggest that three-compartment force insoles may be able to provide valid CoP and force estimates, making them a prospective tool for in-field biomechanical measurements of occupational tasks.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 GPT0,327
Écart entre enseignants0,309 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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