STUDY PROTOCOL Use of pedometer-driven r a a
Notice bibliographique
Résumé
Full list of author information is available at the end of the articleportant sector in the New Zealand (NZ) economy, employing approximately 24,000 workers, and contrib-uting approximately 13 % of New Zealand’s exports [1]. Meat processing involves different work stages that in-clude slaughtering, boning, cutting, and packing, which demand different physical workloads and tasks. These often require prolonged periods in task-related non-neutral postures, potentially leading to an increased risk of occupational injuries. are varied, with musculoskeletal disorders (MSD) being a commonly reported health problem [2-4]. Relevant risk factors include hazardous working conditions [4,5] with repetitive movements, heavy physical workload, and sus-tained standing [6-8] that have been linked to increased levels of disability, sick leave, and work incapacity [9]. The prevalence of MSD among meat processing workers has been previously published [2]. For example meat processing in the USA is considered one of the most hazardous industries, with an overall incidence injury rate of 6.9 per 100 fulltime workers in 2009 [10], while in Canada, the incidence injury rate was 23.48 per 1,000
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,025 |
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 ».