Hearing, communication and cognition in low-frequency noise from armoured vehicles
Notice bibliographique
Résumé
An experiment was performed to study auditory perception and cognitive function in the presence of low-frequency dominant armoured vehicle noise (LAV III). Thirty-six normal hearing subjects were assigned to one of three noise backgrounds: Quiet, pink noise and vehicle noise. The pink and vehicle noise were presented at 80 dBA. Each subject performed an auditory detection test, modified rhyme test (MRT) and cognitive test battery for three different ear conditions: Unoccluded and fitted with an active noise reduction (ANR) headset in passive and ANR modes. Auditory detection was measured at six 1/3 octave band frequencies from 0.25 to 8 kHz. The cognitive test battery consisted of two subjective questionnaires and five performance tasks. The earmuff, both in the conventional and ANR modes, did not significantly affect detection thresholds at any frequency in the pink and vehicle noise backgrounds. For the MRT, there were no significant differences between the speech levels required for 60% correct responses for three ear conditions in the pink and vehicle noise backgrounds. A small but significant (4 dB) increase in speech level was required in pink noise as compared to vehicle noise. For the serial reaction time task, the mean response time in the vehicle noise background (751 ms) was significantly higher than in pink noise and quiet (709 and 651 ms, respectively). The mean response time in the pink noise background was also significantly higher than in quiet. Thus, the presence of noise, especially low-frequency noise, had a negative effect on reaction time.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».