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Enregistrement W2621740460 · doi:10.1121/1.4987819

Attenuation of dual hearing protection: Measurements and finite-element modeling

2017· article· en· W2621740460 sur OpenAlexaff
Hugues Nélisse, Franck Sgard, Marc-André Gaudreau, Thomas Padois

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCegep de VictoriavilleInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationComputer scienceHearing protectionCoupling (piping)Finite element methodAcousticsDual (grammatical number)Work (physics)Materials sciencePhysicsOpticsPhilosophyAudiologyHearing lossMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In extremely noisy environments, it is normally recommended to use a combination of earplug and earmuff, denoted here as a dual protection, to protect workers from the excessive noise. Unfortunately, it has been shown repeatedly that the attenuation values obtained with the dual protection are generally less than the sum of the individual earplug and earmuff attenuation values. In the literature, this is generally explained by the bone conduction path and the coupling between the earplug and the earmuff. However, there is much less work devoted to examining in detail the coupling between the earplug and the earmuff. In this work, experimental results on human subjects and on an artificial text fixture are collected using REAT and MIRE procedures for different combinations of earmuffs and earplugs. Additionally, a finite-element model is used to investigate the physics of the problem and to better understand the nature of the coupling between the earplug and the earmuff when used in a dual configuration. Results from the experimental procedures as well as from the FE model are presented and discussed. These results clearly illustrate the importance of the coupling between the earplug and the earmuff when used in combination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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