Investigating Frontal Neurovascular Coupling in Response to Workplace Design-Related Stress
Notice bibliographique
Résumé
This research seeks to examine the impact of workstation types on the coupling of neural and vascular activities of the prefrontal cortex (PFC).The design of the workstations was found to impair the performance, physical and mental health of employees.However, the mechanism underlying cognitive activity involved during workstation design-related stress effects in the PFC has not been fully understood.We used electroencephalography (EEG) and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) to simultaneously measure electrical activity and hemoglobin concentration changes in the PFC.The multimodal signal was collected from 23 healthy adult volunteers who completed the Montreal imaging stress task in ergonomic and non-ergonomic workstations.A supervised machine learning method based on temporally embedded canonical correlation analysis (tCCA) was utilized to obtain the association between neural activity and local changes in hemoglobin concentrations to enhance localization and accuracy.The results showed deactivation in alpha power rhythms and oxygenated hemoglobin, as well as declined activation pattern of the fused data in the right PFC at the non-ergonomic workstation.Additionally, all participants at the non-ergonomic workstation experienced a substantial rise in salivary alpha-amylase activity in comparison with the ergonomic workstation, indicating the existence of high-stress levels.The proposed tCCA approach obtains excellent results in discriminating workstation types achieving accuracies of 98.8% and a significant improvement of 8.0% (p < 0.0001) and 9.4% (p < 0.0001) over EEG-only and fNIRS-only, respectively.Our study suggests the use of functional neuroimaging in designing the workplace as it provides critical information on the causes of workplace-related stress.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».