Annoyance from Road Traffic, Trains, Airplanes and from Total Environmental Noise Levels
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of studies assessing the exposure-response relationship between transportation noise and annoyance in North America. Our aims were to investigate the prevalence of noise annoyance induced by road traffic, trains and airplanes in relation to distance to transportation noise sources, and to total environmental noise levels in Montreal, Canada; annoyance was assessed as noise-induced disturbance. A telephone-based survey among 4336 persons aged >18 years was conducted. Exposure to total environmental noise (A-weighted outdoor noise levels-LAeq24h and day-evening-night equivalent noise levels-Lden) for each study participant was determined using a statistical noise model (land use regression-LUR) that is based on actual outdoor noise measurements. The proportion of the population annoyed by road traffic, airplane and train noise was 20.1%, 13.0% and 6.1%, respectively. As the distance to major roads, railways and the Montreal International Airport increased, the percentage of people disturbed and highly disturbed due to the corresponding traffic noise significantly decreased. When applying the statistical noise model we found a relationship between noise levels and disturbance from road traffic and total environmental noise, with Prevalence Proportion Ratios (PPR) for highly disturbed people of 1.10 (95% CI: 1.07-1.13) and 1.04 (1.02-1.06) per 1 dB(A) Lden, respectively. Our study provides the first comprehensive information on the relationship between transportation noise levels and disturbance in a Canadian city. LUR models are still in development and further studies on transportation noise induced annoyance are consequently needed, especially for sources other than road traffic.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».