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Enregistrement W2517761625

CSA Z1007: A new management standard from the Canadian Standards Association for the management of hearing loss prevention programs

2016· article· en· W2517761625 sur OpenAlexaffvenueabout
Jeffrey M. Goldberg, Tim Kelsall, Alberto Behar, P Malek

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCanadian Standards Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHearing lossNoise-induced hearing lossSet (abstract data type)Best practicePresentation (obstetrics)Noise exposureNoise (video)BusinessComputer scienceEngineeringAudiologyMedicinePolitical scienceArtificial intelligenceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has a fragmented set of norms for Hearing Conservation owing the 14 jurisdictions that set standards for these programs.  CSA Z1007, a new standard written with the support of Canadian regulators , seeks to establish norms, which can be used to manage these programs as hearing loss prevention programs. The difference between loss prevention and conservation is a proactive stance seeking to remove the causes of noise induced hearing loss before permanent hearing damage takes place. The standard covers all aspects of hearing loss prevention from detection of potential toxic noise through to proactive measures to determine if the program is being effective.  The standard is compatible with and reflective of CSA’s other standards in this area. The presentation will address the fragmented nature hearing loss prevention in Canada, how the standard seeks to address that, what proactive measures can be taken, and how to determine if the standard is being applied effectively. As well, there are several informative annexes addressing parts of the program in greater detail and Best Practices for those who wish to excel in this area. The standard was published in March of 2016, and is currently seeking adoption from the regulators that enabled its creation.

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 enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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