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Record W4394777515 · doi:10.4322/rae.v12n1.e201709

CONDIÇÕES DE SAÚDE E TRABALHO NA EXTRAÇÃO FLORESTAL MANUAL EM TERRENOS MONTANH

2017· article· pt· W4394777515 on OpenAlexaff
Marina Pinto Coelho, David Soares de Souza Lima, Giovanni Campos Fonseca

Bibliographic record

VenueRevista Ação Ergonômica · 2017
Typearticle
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicRural Development and Agriculture
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

O setor florestal destaca-se como um relevante segmento da economia nacional. No entanto, sua potencialidade econômica contrasta com as situações precárias de trabalho, elevado número de acidentes e doenças ocupacionais, despertando a atenção da comunidade científica. O presente estudo teve como objetivo realizar a análise ergonômica da atividade, visando a compreensão dos aspectos ambientais, materiais e organizacionais da etapa do Tombo e Empilhamento Manual, em uma empresa terceirizada do setor de colheita e transporte florestal, localizada na região metropolitana do Vale do Aço-MG. Utilizou-se como método a Análise Ergonômica do Trabalho (AET), incluindo a realização de observações globais e sistemáticas, filmagens e fotografias do processo de trabalho, verbalizações simultâneas, entrevistas semiestruturadas e auto confrontação individual e coletiva. Observou-se que os trabalhadores que realizam a extração da madeira estão expostos a diversos fatores de risco ambientais e materiais, como: carregamento de peso excessivo, exigências de posturas estereotipadas, exposição às intempéries do ambiente (trabalho a céu aberto), ferramentas inadequadas, trabalho realizado em terrenos íngremes e irregulares com alto risco de acidentes. Também foi possível identificar aspectos relacionados à organização do trabalho e ao sistema de remuneração adotado, os quais precarizam ainda mais o trabalho. Diante das condições identificadas, recomendações de ordens material, ambiental e organizacional foram feitas, visando-se melhores condições de saúde e trabalho no Tombo e Empilhamento Manual.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.652
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.003

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2017
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