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Enregistrement W1939230365 · doi:10.7205/milmed-d-14-00204

Review of Weapon Noise Measurement and Damage Risk Criteria: Considerations for Auditory Protection and Performance

2015· review· en· W1939230365 sur OpenAlexaff
Ann Nakashima, Rocco Farinaccio

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)Impulse noiseSituation awarenessHearing lossHearing protectionComputer sciencePoison controlAudiologyRisk analysis (engineering)Computer securityEngineeringMedicineArtificial intelligenceMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noise-induced hearing loss resulting from weapon noise exposure has been studied for decades. A summary of recent work in weapon noise signal analysis, current knowledge of hearing damage risk criteria, and auditory performance in impulse noise is presented. Most of the currently used damage risk criteria are based on data that cannot be replicated or verified. There is a need to address the effects of combined noise exposures, from similar or different weapons and continuous background noise, in future noise exposure regulations. Advancements in hearing protection technology have expanded the options available to soldiers. Individual selection of hearing protection devices that are best suited to the type of exposure, the auditory task requirements, and hearing status of the user could help to facilitate their use. However, hearing protection devices affect auditory performance, which in turn affects situational awareness in the field. This includes communication capability and the localization and identification of threats. Laboratory training using high-fidelity weapon noise recordings has the potential to improve the auditory performance of soldiers in the field, providing a low-cost tool to enhance readiness for combat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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