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Record W4394944186 · doi:10.4322/rae.v15n2.e202115

PRÁTICAS RELACIONADAS À INDUSTRIA 4.0 E SUAS APLICAÇÕES NO CAMPO DA ERGONOMIA: ANÁLISE DAS APLICAÇÕES DE ROBÔS COLABORATIVOS (COBOTS) E EXOESQUELETOS

2021· article· pt· W4394944186 on OpenAlexaff
Lucas Corrêa Toniolo, João Alberto Camarotto, Luiz Antônio Tonin, Sérgio Luís da Silva

Bibliographic record

VenueRevista Ação Ergonômica · 2021
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicErgonomics and Human Factors
Canadian institutionsIntertek (Canada)
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Devido a constante mudança de mercados e meios de produção na atualidade, tornouse necessária a otimização de tecnologias e sistemas para acompanhar essa demanda. Assim, empresas tecnológicas do mundo todo se mobilizaram e começaram a investir em novas tecnologias, gerando um novo conceito de produção que trata da implementação da internet nos serviços e meios de produção atuais, visando a melhoria da comunicação entre maquinas, tempo de produção, objetivando a política de melhorias constantes e intermitentes, a virtualização de sistemas, diminuição no ciclo de vida de produtos e a utilização de sensores em máquinas. Como as novas tecnologias seguem os padrões acima, intitula-se essa nova era como “Industria 4.0”, o que se acredita ser a 4ª revolução industrial. Juntamente a essa nova tendencia, vieram questionamentos sobre a saúde do trabalhador, tornando plausível a conciliação de tecnologias da Industria 4.0 e a Ergonomia. Desta forma o objetivo do presente estudo foi analisar o processo de implantação de tecnologias associadas a Industria 4.0 e suas aplicações no campo da ergonomia e discutir se essas tecnologias melhoram o processo de produção dentro das empresas e contribuem para melhores condições de trabalho na interação destas tecnologias com o trabalho dos operadores, comparação essa realizada com base na revisão da literatura. Pressupostos metodológicos: O estudo teve como referência os conceitos de cooperação dos sistemas homem-tarefa-máquina constantes da ergonomia.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.395
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.024
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.244 · 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 designNot applicable
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

Citations0
Published2021
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