Current low frequency noise (LFN) assessment guidelines and their use in environmental noise impact assessment
Notice bibliographique
Résumé
The Nature of Low Frequency N o ise -Discussed herein are current low frequency noise (LFN) noise assessment rating schemes, and key issues.LFN is not clearly defined, but generally covers noise in frequencies below 100 to 150 Hz.Infrasound (i.e., sub 20 Hz) is not usually audible but may still produce impacts through perceptibility.Infrasound LFN can produce resonances in human organs and tissues.(Berglmid ef al, 1996).One feels the noise as pressure sensations (DFRA, 2001).LFN can also rattle windows, dishes, etc. through sympathetic resonances, increasing annoyance (Bergland).Thus, LFN rating schemes typically go as low as 10 to 16 Hz.Typical rural sound environments have few man-made noise sources (e.g., traffic and industrial noise) and generally have "flat" frequency spectra.In urban environments, significant levels of ambient low frequency noise exist blit are generally less perceptible than in remote areas, due to masking by higher frequency noise within the "urban hum".LFN may be acceptable outdoors, particularly in urban environs.Indoors, building envelopes readily transmit LFN while higher frequency noises are blocked.This removes the masking effect of the high frequency noise, and can therefore increase the noticeability and related annoyance associated with the LFN portion of the spectrum.Closing the windows to block LFN noise only makes the problem worse.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».