Acoustical corrections to be used for improved in-ear noise dosimetry measurements
Notice bibliographique
Résumé
Although much effort has been made to reduce sound at the source, hearing protection devices (HPDs) remain currently the most widely used solution against occupational noise exposure in an attempt to prevent noise-induced hearing loss. Such devices, though, often suffer from uncertainties when it comes to ensuring ideal protection for a given individual. These uncertainties stem mainly from three unknown variables: i) the actual attenuation provided by the HPD to the individual; ii) the ambient noise levels; iii) the wear time of the given HPD. In-ear dosimetry (IED) could overcome these issues, as it makes it possible to establish precise personal noise exposures through real-time in-ear noise monitoring. Furthermore, IEDs can be worn in the open, occluded (under earplugs), or cushioned (under earmuffs) ear. Nevertheless, current IEDs are weakened by two inaccuracies: the non-discrimination of self-induced noise, and the lack of acoustical corrections to convert the measured in-ear sound pressure levels to the eardrum and to the free-field. The latter issue is treated in this presentation, which describes methods to identify the appropriate acoustical corrections to be used for improved IED. Such methods aim at personal calibration procedures, so that the unique ear geometry of each individual is accounted for. Preliminary results will be presented as a comparison between theoretical and experimentally measured corrections on human test-subjects.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».