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Enregistrement W2195519927

Self-adjusting backup alarms in noisy workplaces

2015· article· en· W2195519927 sur OpenAlexaffvenue
Hugues Nélisse, Jérôme Boutin, Christian Giguère, Chantal Laroche, Véronique Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackupAnnoyanceALARMNoise (video)Noise pollutionComputer scienceEngineeringWork (physics)Real-time computingAutomotive engineeringSimulationNoise reductionArtificial intelligenceElectrical engineeringComputer vision
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that vehicle backup alarms, used to warn and alert people located behind vehicles, can be an important source of noise pollution. In order to reduce annoyance in residents living in close proximity to industrial settings and construction sites, self-adjusting alarms are often employed. Typically, they automatically adjust above the surrounding noise in an attempt to reduce annoyance. However, there are little results in the literature demonstrating how effective such devices are in the workplace. This paper presents a study aimed at examining in details how self-adjusting alarms work and perform in typical noisy working environements. A methodology developed and tested in a laboratory allows estimating the noise emitted by the alarm alone even when installed in real noisy conditions on a vehicle using simple microphones, a recoder and a current clamp. Details of the methodology as well as results for two types of alarms (tonal and broadband) are presented and discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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