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Enregistrement W2017675753 · doi:10.1121/1.4743233

Determination of sound pressure levels <i>in</i> <i>situ</i> using sound intensity measurements

2000· article· en· W2017675753 sur OpenAlexaff
Stephen E. Keith, Vincent Chiu, G. Krishnappa

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensNational Research Council CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSound intensityAcousticsSound pressureAnechoic chamberIntensity (physics)LoudspeakerNoise (video)Sound (geography)Sound intensity probeSound powerEnvironmental scienceAcoustic emissionCritical distanceComputer sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of emission sound pressure levels of machinery require either specially defined test rooms or calculated corrections for the acoustic environment. In principle, it is possible to determine emission sound pressure levels from sound intensity measurements at specified work stations in any test environment if the requirements of background noise levels and field indicators are fulfilled. The draft international standard ISO 11205/CD specifies such a method. In this paper the accuracy of emission sound pressure levels using sound intensity measurements was examined for three small sources in three acoustic environments, an anechoic environment with loudspeakers to simulate background noise, an office environment, and a reverberant environment inside a stairwell. In the first two environments good measurement accuracies, within 1 dB, were obtained. Sound intensity measurements by pointing the probe towards the source were as accurate, and simpler than computation of the resultant intensity using three arbitrary orthogonal measurements. As predicted by field indicators, measurements in the stairwell gave unacceptable errors for all three sources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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