Industrial wind turbines and adverse health effects: Where we are, where we need to go, and the need for regulations and predictive models to recognize human physiology
Notice bibliographique
Résumé
Since our initial study was published (Nissenbaum et al., 2012), work in several areas of human physiology has begun to elucidate the precise mechanisms by which sleep disturbances result in adverse health effects, over both short and longer durations. These include impaired neuronal connections in the learning brain, altered genetic expressions impacting the immune system, and correlations between poor quality sleep and MRI-measured atrophy of the brain over a mean period of 3.5 years. Additionally, fMRI has demonstrated brain responses to sounds with frequencies as low as 8 Hz. At lower frequencies, somatosensory mechanisms are now thought to play a role, in addition to auditory. Local regulations regarding noise (Soundscape) limits and methods of measurement were designed prior to current understandings of human sensory and reactive physiology. Instrumentation and modeling geared towards satisfying those regulations are by implication lacking because they do not capture or predict physiological responses to IWT noise. According to the principles of soundscape, and given the subtleties of human physiology, humans remain the best instruments available for detecting objectionable noise and identifying adverse health effects. Regulations, measurement methods, and predictive models must adapt to current understandings of human physiology to best protect human populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».