PRÁTICAS RELACIONADAS À INDUSTRIA 4.0 E SUAS APLICAÇÕES NO CAMPO DA ERGONOMIA: ANÁLISE DAS APLICAÇÕES DE ROBÔS COLABORATIVOS (COBOTS) E EXOESQUELETOS
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: 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 homemtarefa-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 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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".