Measurement of Occupational Sound Exposure from Communication Headsets
Notice bibliographique
Résumé
Increased use of communication headsets found in various workplaces raises concerns regarding exposure to potentially hazardous noise levels. Current national and international standards specify a wide range of simple and specialized methods for the measurement of sound exposure under communication headsets. However, to date, quantitative data comparing the degree of agreement between the different measurement methods or their relative performance are lacking, and it is not known if occupational health and safety (OHS) or hearing loss prevention (HLP) stakeholders have the necessary training and equipment to integrate them in their daily practice. A three-step study addressing several knowledge gaps on this topic is presented in this thesis. First, a questionnaire survey distributed to OHS and HLP stakeholders has revealed that knowledge of specialized measurement techniques and access to the necessary equipment varies significantly depending on the training of the different professionals. There is therefore reason to specify several methods in measurement standards to meet the specific needs and expertise of the different stakeholders involved. Second, a series of experiments conducted with single and multiple expert participants indicated that the Type 1 artificial ear is not suited for sound exposure measurement with communication headsets, while Type 2 and Type 3.3 artificial ears are in good agreement with the acoustic manikin technique specified in the International standard ISO 11904-2. Finally, laboratory experiments were conducted to test the indirect calculation method proposed in the Canadian standard CSA Z107.56. Results revealed that the calculation method is suitable to identify possible situations of exposure over the regulatory limit (e.g. 85 dBA), but refinements are proposed to improve measurement accuracy. Overall, this thesis provides new knowledge to guide selection of the most suitable methods for the assessment of communication headset exposure taking into account expertise, access to equipment, and field logistic constraints. Results also have direct implications for future revisions of existing measurement standards. Finally, this work could be the basis for detailed guidelines on noise exposure measurements under communication headsets to better inform OHS and HLP professionals and ultimately prevent occupational noise-induced hearing loss.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».