Notice bibliographique
Résumé
Almost without hesitation, most people can identify a sound that is annoying to them, whether it might be fingernails on a chalkboard, a barking dog late at night, a mosquito buzzing in their ear, or their own particular example. Classic acoustics texts identify key points related to annoyance. These special characteristics of include tonality, a non-random cyclical nature, pitch, roughness, rise time, and dominance of noise during sleeping hours when environmental noises diminish. A new source of environmental sound arises from wind turbines, a rapidly growing method of generating electricity. Studies such as the “Health Canada Wind Turbine Noise and Health Study” [1] have documented noise annoyance complaints. This paper categorizes wind turbine noise complaints based on face-to-face interviews with impacted individuals, and correlates logs of complaints to conditions at the time. Recordings made in a controlled manner of environmental sound samples, such as flowing streams, wind in coniferous trees, or wind in bare or leafed deciduous trees as well as other sounds found in the environment, such as vehicles passing by on highways, aircraft overhead, and railway travel are compared with sound recordings from wind turbines. The comparisons included analysis of LZeq, LAeq, narrow band analysis, evaluation of amplitude and frequency modulation, and fluctuation strength. Development of modifiers to normal LAeq sound limits is suggested to improve the effectiveness of regulations. A key finding shows annoyance is related more to changes and characteristics at a particular time, rather than to longterm averages of sound. Why annoying sounds matter is a complex subject. Some consider “annoying” has little impact more than, “your gum chewing is annoying,” while for others, an annoying sound can mean loss of sleep, and loss of that restorative time itself has many documented adverse effects.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».