Development and validation of a field microphone-in-real-ear approach for measuring hearing protector attenuation
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have shown that the reliability of using laboratory measurements to predict individual or even group hearing protector attenuation for occupationally exposed workers is quite poor. This makes it difficult to properly assign hearing protectors when one wishes to closely match attenuation to actual exposure. An alternative is the use of field-measurement methods, a number of which have been proposed and are beginning to be implemented. We examine one of those methods, namely the field microphone-in-real-ear (F-MIRE) approach in which a dual-element microphone probe is used to measure noise reduction by quickly sampling the difference in noise levels outside and under an earplug, with appropriate adjustments to predict real-ear attenuation at threshold (REAT). We report on experiments that validate the ability of one commercially available F-MIRE device to predict the REAT of an earplug fitted identically for two tests. Results are reported on a representative roll-down foam earplug, stemmed-style pod plug, and pre-molded earplug, demonstrating that the 95% confidence level of the Personal Attenuation Rating (PAR) as a function of the number of fits varies from ± 4.4 dB to ± 6.3 dB, depending on the plug type, which can be reduced to ± 3.1 dB to ± 4.5 dB with a single repeat measurement. The added measurement improves precision substantially. However, the largest portion of the error is due to the user's fitting variability and not the uncertainty of the measurement system. Further we evaluated the inherent uncertainty of F-MIRE vs. the putative "gold standard" REAT procedures finding, that F-MIRE measurement uncertainty is less than one-half that of REAT at most test frequencies. An American National Standards Institute (ANSI) working group (S12/WG11) is currently involved in developing methods similar to those in this paper so that procedures for evaluating and reporting uncertainty on all types of field attenuation measurement systems can be standardized. We conclude that the hearing conservationist now has available a portable, convenient, quick, and easy-to-use system that can improve training and motivation of employees, assign hearing protection devices based on noise exposures, and address other management and compliance issues.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».