|
|
مدلسازی و وزن دهی عوامل موثر بر توجه پایدار متمرکز و حافظه کاری کارگران مواجهه یافته با ترازهای مختلف فشار صوت با استفاده از الگوریتم های deep learning و random forest: مطالعه موردی یک صنعت فولاد
|
|
|
|
|
نویسنده
|
زارع سجاد ,اسمعیلی رضا ,زندسلیمی فردین
|
منبع
|
بهداشت و ايمني كار - 1403 - دوره : 14 - شماره : 3 - صفحه:482 -502
|
چکیده
|
مقدمه: عملکردهای شناختی نقش حیاتی در عملکرد بسیاری از وظایف بازی می کنند؛ بنابراین اختلال موقت در عملکرد شناختی و ذهنی می تواند منجر به عواقب جدی گردد، به ویژه هنگامی که پاسخ دقیق و فوری نیاز است. یکی از موثرترین عوامل برونزاد تاثیرگذار بر مکانیسم پردازشی مغز، توجه و زمان واکنش صدا است. بنابراین، این مطالعه طراحی گردید تا توجه پایدار متمرکز کارگران صنایع فولاد مواجهه یافته با ترازهای فشار صوت مختلف را بسنجد که درنتیجه راندمان و بهره وری کار افزایش خواهد یافت.روش کار: مطالعه در 4 مرحله کلی انجام شد که به ترتیب عبارتند از 1- انتخاب متغیرهای پیش بین جهت (سن، سابقه کار، ترازهای مختلف فشار صوت) 2- انجام آزمون عملکرد پیوسته (cpt) سه- انجام آزمون عملکرد شناختی n- back چهار- مدل سازی تغییرات عملکرد شناختی بر اساس هر دو روش و تعیین نرخ خطا و صحت هر مدل. یافته ها: نتایج آزمون عملکرد پیوسته نشان داد که خطای حذف، خطای ارتکابی و زمان پاسخگویی هر سه گروه تحت تاثیر زمان شیفت قرار می گیرند، هر سه مولفه به طور معنی داری در انتهای شیفت افزایش یافتند، به عبارتی عملکرد شناختی افراد کاهش یافت. همچنین تاثیر بالای صدا در مدلسازی های آزمون های cpt و n- back بیانگر کاهش تمرکز و حواس پرتی کارگران ناشی از آن است.نتیجه گیری: نتایج این پژوهش نشان داد که با توجه به وزن بالای به دست آمده از صدا در مدلسازی های آزمون ها، در سه زمان ابتدا، وسط و انتهای شیفت بر مولفه های عملکرد پیوسته (cpt) و عملکرد حافظه کاری (n-back) از جمله زمان پاسخگویی و زمان واکنش کارگران اثر می گذارد و در طول شیفت میزان خطای کارگران افزایش و دقت آنها کاهش می یابد.
|
کلیدواژه
|
مدلسازی، توجه پایدار، صوت،deep learning، random forest
|
آدرس
|
دانشکاه علوم پزشکی کرمان, دانشکده بهداشت, گروه مهندسی بهداشت حرفه ای و ایمنی کار, ایران, دانشگاه علوم پزشکی اصفهان, دانشکده بهداشت، کمیته تحقیقات دانشجویی, گروه مهندسی بهداشت حرفه ای و ایمنی کار, ایران, دانشگاه علوم پزشکی کردستان, دانشکده بهداشت, گروه مهندسی بهداشت حرفه ای و ایمنی کار, ایران
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
modeling and weighting of factors affecting sustained attention and working memory of workers exposed to different sound pressure levels using deep learning and random forest algorithms: a case study of a steel industry
|
|
|
Authors
|
zare sajad ,esmaeili reza ,zandsalimi fardin
|
Abstract
|
introduction: cognitive functions play a vital role in how tasks are performed; for this, temporary cognitive and mental dysfunctions could lead to grave consequences, especially when an accurate and prompt response is required. attention and reaction time to noise are among the most effective exogenous factors on the brain processing mechanism. this study aimed to measure the sustained attention of workers in the steel industry exposed to different sound pressure levels. material and methods: the study was conducted in 4 general stages, including 1- selecting predictive orientation variables (age, work history, different sound pressure levels); 2- conducting the cognitive performance test (cpt); 3 conducting n-back cognitive performance test and 4- modeling cognitive performance changes using model precision methods.results: continuous performance test (cpt) results indicated that all three groups’ omission error, commission error, and response time were affected by shift time. all three components increased significantly as the shift ended, decreasing individuals’ cognitive function. also, the higher noise impact in modeling cpt and n-back tests indicated reduced workers’ concentration.conclusion: these study findings suggested that greater noise weight obtained in test modeling in three-time intervals, i.e., in the beginning, middle, and end of the shift, affected the continuous performance components of the cpt and working memory performance of the n-back test, including workers’ response time and reaction time, with workers’ rate of error increasing and their focus decreasing during the shift.
|
Keywords
|
modeling ,sustained attention ,deep learning ,random forest ,noise
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|