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Enregistrement W4413231910 · doi:10.20944/preprints202508.0416.v1

Monitoring Visual Fatigue with Eye Tracking in a Pharmaceutical Packing Area

2025· preprint· en· W4413231910 sur OpenAlexfundno aff
Carlos Albarrán Morillo, John F. Suárez-Pérez, Micaela Demichela, Mónica Andrea Camargo Salinas, Nasli Yuceti Miranda Arandia

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeCanadian Institute of Steel Construction
Mots-clésWorkloadEye trackingWorkflowComputer scienceVisual searchFixation (population genetics)Eye movementVisual inspectionAdaptation (eye)Artificial intelligenceHuman–computer interactionComputer visionPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates visual fatigue in a real-world pharmaceutical packaging environment, where operators perform repetitive inspection and packing tasks under frequently suboptimal lighting conditions. A human-centered methodology was applied, combining adapted self-report questionnaires with high-frequency eye-tracking data collected via Tobii Pro Glasses 3, alongside lux-level measurements. Key eye movement metrics, such as fixation duration, visit patterns, and pupil diameter, were analyzed within defined work zones (Areas of Interest). Principal Component Analysis was employed to reduce data complexity and uncover latent visual behavior patterns. Results revealed a progressive increase in visual fatigue across the workweek, throughout each shift, and particularly during night shifts, and is strongly associated with inadequate lighting. Notably, tasks involving high physical workload under poor illumination emerged as critical risk scenarios. This integrated approach not only confirmed the presence of visual fatigue but also identified high-risk conditions in the workflow, enabling targeted ergonomic interventions. The findings offer a practical framework for enhancing operator well-being and inspection performance through sensor-based monitoring and environment-specific design improvements, aligned with the goals of Industry 5.0.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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