Statistical assessment behind a standard on hearing protector field attenuation measurement devices.
Notice bibliographique
Résumé
New measurement systems for assessing individual hearing protection device (HPD) performance in the field have been developed over the past several years to address the question of what amount of protection is a given individual getting from an HPD. Although these systems, referred to as field attenuation measurement systems (FAMSs), have the same purpose and produce attenuation values that are presented in similar ways, the underlying technology used to produce a personal attenuation rating (PAR) can be drastically different, ranging from psychophysical tests to objective microphone measurements and involving single or multiple frequency measurements. In an effort to ensure that FAMS provide an attenuation rating that is a both a scientifically valid number and a meaningful reading for the end-user, the members of the American National Standard Institute Working Group 11 have recently been starting to work on a proposed standard to specify the minimum performance criteria for a FAMS to assure it provides data with defined accuracy and precision. The current paper describes the underlying statistical assessments that are considered in the standard. Specifically, the computational details of the number of subjects required for various assessments made within the standard for the determination of the maximum permissible background noise, measurement uncertainty, and HPD fit uncertainty will be presented. The paper will also detail the calculation of the repeatability and reproducibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,272 | 0,465 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».