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Enregistrement W2311363641 · doi:10.7205/milmed.171.10.976

Auditory Perception with Ear and Cold Weather Face Protection Worn in Combination

2006· article· en· W2311363641 sur OpenAlexaff
Sharon M. Abel, Patricia Odell

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyHearing protectionCold weatherMedicineHearing lossAttenuationConsonantAcoustic attenuationQUIETAcousticsAtmospheric sciencesPhysicsSpeech recognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects on hearing thresholds, sound attenuation, and consonant discrimination of wearing a balaclava under hearing-protecting earmuffs were studied. This combination is commonly worn during cold weather military operations. One group of 20 normal-hearing adults (10 male and 10 female subjects) was tested. Within-subject measurements were made of diffuse-field hearing thresholds from 0.25 kHz to 8 kHz and consonant discrimination in quiet with the ears unoccluded and protected with the earmuffs alone and with the balaclava worn full face or rolled. Attenuation was derived from the protected and unoccluded thresholds at each frequency. When the balaclava was worn full face, attenuation decreased by 16 to 18 dB, relative to the muff alone, below 6.3 kHz. With the balaclava worn as a cap, there was an inverted U-shaped decrement in attenuation of 18 to 27 dB from 0.25 Hz to 4 kHz. Consonant discrimination decreased by 7% with the muffs alone. These findings underscore the importance of assessing protective equipment under the conditions in which it will be worn.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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