Improving Exposure Estimates by Combining Exposure Information
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Any exposure estimation technique has inherent strengths and limitations. In an effort to improve exposure estimates, this study developed and evaluated the performance of several hybrid exposure estimates created by combining information from individual assessment techniques. METHODS: Construction workers (n = 68) each completed three full-shift noise measurements over 4 months. Three single exposure assessment techniques [trade mean (TM), task-based (TB), and subjective rating (SR)] were used to estimate exposures for each subject. Hybrid techniques were then developed which incorporated the TM, SR, and TB noise exposure estimates via arithmetic mean combination, linear regression combination, and modification of TM and TB estimates using SR information. Exposure estimates from the single and hybrid techniques were compared to subjects' measured exposures to evaluate accuracy. RESULTS: Hybrid estimates generally were more accurate than estimates from single techniques. The best-performing hybrid techniques combined TB and SR estimates and resulted in improvements in estimated exposures compared to single techniques. Hybrid estimates were not improved by the inclusion of TM information in this study. CONCLUSIONS: Hybrid noise exposure estimates performed better than individual estimates, and in this study, combination of TB and SR estimates using linear regression performed best. The application of hybrid approaches in other contexts will depend upon the exposure of interest and the nature of the individual exposure estimates available.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».