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Enregistrement W70659692

Evaluation of the reliability of an ergonomic decision system.

2006· article· en· W70659692 sur OpenAlexaboutno aff
Derek Ian. Dawson

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringComputer scienceRisk analysis (engineering)EngineeringForensic engineeringBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach deemed the Ergonomic Decision System (EDS) was designed to address the physical requirements of modern industry. The EDS, as the name implies, is a system that uses a series of questions and resulting choices to determine the path to the most appropriate ergonomic analysis tool for a given occupational task. The face validity of the EDS has been established through an extensive review of literature. Reliability was evaluated both within and between subjects. In two facilities, 6 Jobs were chosen based upon both injury and illness data and the differing physical requirements of each. These Jobs were video recorded and two Jobs were randomly chosen. Novice subjects (N = 6) were asked to apply the EDS to one of these jobs prior to being provided the basic ergonomic training. Subsequently, all trained subjects (N = 12) applied the EDS to the same 6 recorded Jobs. The results from the EDS applications were then compared to a criterion measure resulting in a total EDS score which was used to determine subject accuracy. A high overall mean accuracy value of 88.4%, was found with experts and novices varying only slightly with mean scores of 92.6% and 84.3%, respectively. Further, a consensus count was taken from each user for each condition to determine consistency. A good overall mean consensus, between subjects, of 76.9% was found with experts scoring 85% and novice subjects 72%. Also, the results of the pre-post training study indicated strong within subject consensus with an average of 88.9% across novice subjects. Finally, after a minimum of two weeks had passed, all subjects applied the EDS to the second randomly chosen Job. Results of the test-retest condition showed good consensus within subjects with a mean of 94.4%, where experts scored 88.9%, and novice subjects showed perfect consensus. The results of the study effectively establish that the EDS provided sufficient subject consistency and accuracy in directing subjects to the most applicable ergonomic resource across Jobs tested.Dept. of Industrial and Manufacturing Systems Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2006 .D39. Source: Masters Abstracts International, Volume: 45-01, page: 0435. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2006.

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)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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