Notice bibliographique
Résumé
The present paper provides the results from two nation-wide telephone surveys conducted in Canada on a representative sample of 5,232 individuals, 15 years of age and older. The goals of this study were to gauge Canadians' annoyance towards environmental noise, identify the source of noise that is viewed as most annoying and quantify annoyance toward this principal noise source according to internationally accepted specifications. The first survey revealed that nearly 8% of Canadians in this age group were either very or extremely bothered, disturbed or annoyed by noise in general and traffic noise was identified as being the most annoying source. A follow-up survey was conducted to further assess Canadians' annoyance towards traffic noise using both a five-item verbal scale and a ten-point numerical scale. It was shown that 6.7% of respondents indicated they were either very or extremely annoyed by traffic noise on the verbal scale. On the numerical scale, where 10 was equivalent to "extremely annoyed" and 0 was equivalent to "not at all annoyed", 5.0% and 9.1% of respondents rated traffic noise as 8 and above and 7 and above, respectively. The national margin of error for these findings is plus or minus 1.9 percentage points, 19 times out of 20. The results are consistent with an approximate value of 7% for the percentage of Canadians, in the age group studied, highly annoyed by road traffic noise (i.e. about 1.8 million people). We found that age, education level and community size had a statistically significant association with noise annoyance ratings in general and annoyance specifically attributed to traffic noise. The use of the International Organization for Standardization/Technical Specification (ISO/TS)-15666 questions for assessing noise annoyance makes it possible to compare our results to other national surveys that have used the same questions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».