Self-reported and measured stress related responses associated with exposure to wind turbine noise
Notice bibliographique
Résumé
The current study was the first to assess stress reactions associated with wind turbine noise (WTN) exposure using self-reported and objective measures. Randomly selected participants, aged 18-79 yr (606 males; 632 females), living between 0.25 and 11.22 km from wind turbines, were exposed to outdoor calculated WTN levels up to 46 dBA (response rate 78.9%). Multiple regression modeling left the great majority (77%-89%) of the variance in perceived stress scale (PSS) scores, hair cortisol concentrations, resting blood pressure, and heart rate unaccounted for, and WTN exposure had no apparent influence on any of these endpoints. PSS scores were positively, but weakly, related to cortisol concentrations and resting heart rate (Pearson r = 0.13 and r = 0.08, respectively). Across WTN categories, modeled mean PSS scores ranged from 13.15 to 13.84 (p = 0.8614). Modeled geometric means for hair cortisol concentrations, resting mean systolic, diastolic blood pressure, and heart rate were 150.54-191.12 ng/g (p = 0.5416), 113.38-116.82 mmHg (p = 0.4990), 67.98-70.34 mmHg (p = 0.5006), and 68.24-70.71 bpm (p = 0.5223), respectively. Irrespective of WTN levels, diastolic blood pressure appeared to be slightly (2.90 mmHg 95% CI: 0.75,5.05) higher among participants highly annoyed by blinking lights on turbines (p = 0.0081). Collectively, the findings do not support an association between exposure to WTN up to 46 dBA and elevated self-reported and objectively defined measures of stress.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».