Listening Levels of Teenage iPod Users: Does Measurement Approach Matter?
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study was to determine the influence of background noise levels and measurement approach on user-selected listening levels (USLLs) chosen by teenaged MP3 player users. It was hypothesized that the presence of background noise would (i) increase the USLL across all measurement approaches, (ii) result in no significant USLL differences between survey reports, objective lab measures or calibrated self-report field measures, and (iii) cause no interaction effect between level of background noise and measurement approach. There were two independent variables in this study: the level of background noise and measurement approach. The first independent variable, level of background noise, had two levels: quiet and transportation noise. The second independent variable, measurement approach, had three levels: survey, objective in-ear lab measurement and calibrated self-report field measurement. The dependent variable was ear canal A-weighted sound pressure level (dBA SPL). A 2 × 3 repeated-measures ANOVA was used to determine the significance of the main and interaction effects. USLLs increased in the presence of background noise, regardless of the measurement approach used. However, the listening levels estimated by the participants using the survey and self-report field measure were significantly lower than those recorded using in-ear laboratory measurements by 9.6 and 3.3 dBA respectively. In-ear laboratory measures yielded the highest listening levels. Higher listening levels were observed in the presence of background noise for all measurement approaches. It appears that subjects' survey responses underestimate true listening levels in comparison to self-report calibrated field measures, and that both underestimate listening levels measured in the laboratory setting. More research in this area is warranted to determine whether measurement techniques can be refined and adjusted to accurately reflect real-world listening preferences.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».