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Enregistrement W2180845951 · doi:10.3109/14992027.2015.1080863

Increase in use of protective earplugs by Rock and Roll concert attendees when provided for free at concert venues

2015· article· en· W2180845951 sur OpenAlexaffabout
Jieun Cha, Simon R. Smukler, Yuan Chung, Ron House, Isaac I. Bogoch

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensToronto General HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyHearing protectionOddsLogistic regressionHearing lossOdds ratioMedicinePsychologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the prevalence of hearing protection use among attendees of Rock and Roll concerts at baseline and in concerts where earplugs are provided for free at concert venue entrances. DESIGN: Six concerts performed at two music venues in Toronto, Canada were evaluated. Study personnel observed and recorded the use of hearing protection at three concerts where no earplugs were distributed, and three concerts where earplugs were provided for free at the concert venue entrance. STUDY SAMPLE: A total of 955 individuals over the age of 18 were observed at six concerts. Six hundred and thirty-seven individuals (64% male) were observed at concerts where no earplugs were provided, and 318 individuals (68% male) were observed at concerts where free earplugs were provided. RESULTS: Multivariate logistic regression demonstrated a significant increase in hearing protection usage at concerts where earplugs were provided for free at the concert venue entrance, odds ratio 7.27 (95% CI: 3.24-16.30). CONCLUSION: The provision of free earplugs at concert venues may be a simple and inexpensive intervention that could be a component of a larger public health campaign to prevent non-occupational noise-induced hearing loss.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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