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Enregistrement W2021627486 · doi:10.1121/1.3641406

MP3 player listening sound pressure levels among 10 to 17 year old students

2011· article· en· W2021627486 sur OpenAlexaffabout
Stephen E. Keith, David S. Michaud, Katya Feder, Ifaz T. Haider, Leonora Marro, Emma Thompson, André Marcoux

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterquartile rangeSound pressureNoise (video)AudiologySound exposureMedicineSound (geography)Sound level meterActive listeningMathematicsVolume (thermodynamics)StatisticsAcousticsNoise levelPsychologyPhysicsComputer scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a manikin, equivalent free-field sound pressure level measurements were made from the portable digital audio players of 219 subjects, aged 10 to 17 years (93 males) at their typical and "worst-case" volume levels. Measurements were made in different classrooms with background sound pressure levels between 40 and 52 dBA. After correction for the transfer function of the ear, the median equivalent free field sound pressure levels and interquartile ranges (IQR) at typical and worst-case volume settings were 68 dBA (IQR = 15) and 76 dBA (IQR = 19), respectively. Self-reported mean daily use ranged from 0.014 to 12 h. When typical sound pressure levels were considered in combination with the average daily duration of use, the median noise exposure level, Lex, was 56 dBA (IQR = 18) and 3.2% of subjects were estimated to exceed the most protective occupational noise exposure level limit in Canada, i.e., 85 dBA Lex. Under worst-case listening conditions, 77.6% of the sample was estimated to listen to their device at combinations of sound pressure levels and average daily durations for which there is no known risk of permanent noise-induced hearing loss, i.e., ≤ 75 dBA Lex. Sources and magnitudes of measurement uncertainties are also discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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