Exposure-Effect Relations between Aircraft and Road Traffic Noise Exposure at School and Reading Comprehension
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Transport noise is an increasingly prominent feature of the urban environment, making noise pollution an important environmental public health issue. This paper reports on the 2001–2003 RANCH project, the first cross-national epidemiologic study known to examine exposure-effect relations between aircraft and road traffic noise exposure and reading comprehension. Participants were 2,010 children aged 9–10 years from 89 schools around Amsterdam Schiphol, Madrid Barajas, and London Heathrow airports. Data from the Netherlands, Spain, and the United Kingdom were pooled and analyzed using multilevel modeling. Aircraft noise exposure at school was linearly associated with impaired reading comprehension; the association was maintained after adjustment for socioeconomic variables (β = −0.008, p = 0.012), aircraft noise annoyance, and other cognitive abilities (episodic memory, working memory, and sustained attention). Aircraft noise exposure at home was highly correlated with aircraft noise exposure at school and demonstrated a similar linear association with impaired reading comprehension. Road traffic noise exposure at school was not associated with reading comprehension in either the absence or the presence of aircraft noise (β = 0.003, p = 0.509; β = 0.002, p = 0.540, respectively). Findings were consistent across the three countries, which varied with respect to a range of socioeconomic and environmental variables, thus offering robust evidence of a direct exposure-effect relation between aircraft noise and reading comprehension.
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.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle