Bibliographic record
Abstract
Objetivo: O objetivo do presente estudo foi levantar a prevalência de lombalgia em motoristas de ônibus e veriï¬ car a relação existente entre a prevalência de lombalgia com os fatores psicossociais e horas de trabalho na postura sentada. Métodos: Para atingir tal objetivo, foi utilizado um questionário epidemiológico, auto-aplicável e adaptado do Quebec Back Pain Disability Scale. A amostra foi constituída por 20 motoristas de ônibus urbano do sexo masculino com idade média igual a 32,5 anos. Utilizou-se técnicas de estatística descritiva (média, mediana, desvio-padrão, erro-padrão e coeï¬ ciente de variação). Para análise inferencial foi utilizado o teste de Shapiro-Wilk para análise da normalidade e a correlação de Spermam para veriï¬ car a correlação entre as variáveis, com um nível de conï¬ ança de p < 0,05. Resultados: Os resultados demonstraram uma correlação baixa entre as variáveis e a amostra não apresentou-se próxima de uma distribuição normal. Conclusão: A correlação entre as variáveis foi classiï¬ cada como baixa de acordo com o n amostral utilizado. O que nos permite inferir que o aumento desta amostra possibilitará o aumento das correlações. .Palavras-chave: lombalgia, fator psicossocial, postura sentada, motorista de ônibus.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".