論文の概要: Unlocking Musculoskeletal Disorder Risk Factors: NLP-Based
Classification and Mode-Based Ranking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11517v2
- Date: Wed, 20 Dec 2023 16:43:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 18:37:33.654969
- Title: Unlocking Musculoskeletal Disorder Risk Factors: NLP-Based
Classification and Mode-Based Ranking
- Title（参考訳）: アンロック筋骨格障害危険因子:nlpに基づく分類とモードに基づくランク付け
- Authors: Md Abrar Jahin and Subrata Talapatra
- Abstract要約: この研究は、事前訓練されたトランスフォーマー、コサイン類似性、およびリスク要因を分類するために様々な距離メトリクスを統合する8つの多様なモデルを利用している。
本研究は,MSDリスクファクターの重症度階層を識別するために,調査データにモードベースのランキング手法を用いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research delves into the intricate landscape of Musculoskeletal Disorder
(MSD) risk factors, employing a novel fusion of Natural Language Processing
(NLP) techniques and mode-based ranking methodologies. The primary objective is
to advance the comprehension of MSD risk factors, their classification, and
their relative severity, facilitating more targeted preventive and management
interventions. The study utilizes eight diverse models, integrating pre-trained
transformers, cosine similarity, and various distance metrics to classify risk
factors into personal, biomechanical, workplace, psychological, and
organizational classes. Key findings reveal that the BERT model with cosine
similarity attains an overall accuracy of 28%, while the sentence transformer,
coupled with Euclidean, Bray-Curtis, and Minkowski distances, achieves a
flawless accuracy score of 100%. In tandem with the classification efforts, the
research employs a mode-based ranking approach on survey data to discern the
severity hierarchy of MSD risk factors. Intriguingly, the rankings align
precisely with the previous literature, reaffirming the consistency and
reliability of the approach. ``Working posture" emerges as the most severe risk
factor, emphasizing the critical role of proper posture in preventing MSDs. The
collective perceptions of survey participants underscore the significance of
factors like "Job insecurity," "Effort reward imbalance," and "Poor employee
facility" in contributing to MSD risks. The convergence of rankings provides
actionable insights for organizations aiming to reduce the prevalence of MSDs.
The study concludes with implications for targeted interventions,
recommendations for improving workplace conditions, and avenues for future
research.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,自然言語処理 (nlp) 技術とモードベースのランキング手法の融合を用いて,筋骨格障害 (msd) のリスク要因の複雑な景観を解明する。
主な目的は、mddのリスク要因、その分類、およびそれらの相対的重大さの理解を前進させ、より標的とした予防および管理の介入を促進することである。
この研究は、事前訓練されたトランスフォーマー、コサイン類似性、および様々な距離メトリクスを統合して、リスク要因を個人、生体機械、職場、心理学、組織クラスに分類する8つの多様なモデルを利用している。
その結果,コサイン類似性のあるBERTモデルは全体の精度が28%に達し,文変換器はユークリッド,ブレイ・クールティス,ミンコフスキー距離と組み合わせて100%の精度で完全精度が得られることがわかった。
本研究は,msdリスク因子の重大度階層を識別するために,調査データに対するモードベースランキングアプローチを採用している。
興味深いことに、ランキングは以前の文献と正確に一致し、アプローチの一貫性と信頼性を再確認している。
作業姿勢」は,msd予防における適切な姿勢の重要役割を強調する最も重大なリスク要因として出現する。調査参加者の集団認識は,msdリスクに寄与する「job insecurity」,「effort reward unbalance」,「poor employee facility」といった要因の重要性を強調する。
ランキングの収束は、MSDの頻度を減らそうとする組織に実用的な洞察を与える。
研究は、対象とする介入、職場環境改善のための勧告、今後の研究への道筋について結論づける。
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