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Enregistrement W2803082496 · doi:10.1097/aud.0000000000000547

Evidence-Based Occupational Hearing Screening I: Modeling the Effects of Real-World Noise Environments on the Likelihood of Effective Speech Communication

2018· article· en· W2803082496 sur OpenAlexaff
Sigfrid D. Soli, Christian Giguère, Chantal Laroche, Véronique Vaillancourt, Wouter A. Dreschler, Koenraad S. Rhebergen, Kevin D. Harkins, Mark Ruckstuhl, Pradeep Y. Ramulu, Lawrence S. Meyers

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)Computer scienceIntelligibility (philosophy)Speech recognitionEnforcementTask (project management)EngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objectives of this study were to (1) identify essential hearing-critical job tasks for public safety and law enforcement personnel; (2) determine the locations and real-world noise environments where these tasks are performed; (3) characterize each noise environment in terms of its impact on the likelihood of effective speech communication, considering the effects of different levels of vocal effort, communication distances, and repetition; and (4) use this characterization to define an objective normative reference for evaluating the ability of individuals to perform essential hearing-critical job tasks in noisy real-world environments. DESIGN: Data from five occupational hearing studies performed over a 17-year period for various public safety agencies were analyzed. In each study, job task analyses by job content experts identified essential hearing-critical tasks and the real-world noise environments where these tasks are performed. These environments were visited, and calibrated recordings of each noise environment were made. The extended speech intelligibility index (ESII) was calculated for each 4-sec interval in each recording. These data, together with the estimated ESII value required for effective speech communication by individuals with normal hearing, allowed the likelihood of effective speech communication in each noise environment for different levels of vocal effort and communication distances to be determined. These likelihoods provide an objective norm-referenced and standardized means of characterizing the predicted impact of real-world noise on the ability to perform essential hearing-critical tasks. RESULTS: A total of 16 noise environments for law enforcement personnel and eight noise environments for corrections personnel were analyzed. Effective speech communication was essential to hearing-critical tasks performed in these environments. Average noise levels, ranged from approximately 70 to 87 dBA in law enforcement environments and 64 to 80 dBA in corrections environments. The likelihood of effective speech communication at communication distances of 0.5 and 1 m was often less than 0.50 for normal vocal effort. Likelihood values often increased to 0.80 or more when raised or loud vocal effort was used. Effective speech communication at and beyond 5 m was often unlikely, regardless of vocal effort. CONCLUSIONS: ESII modeling of nonstationary real-world noise environments may prove an objective means of characterizing their impact on the likelihood of effective speech communication. The normative reference provided by these measures predicts the extent to which hearing impairments that increase the ESII value required for effective speech communication also decrease the likelihood of effective speech communication. These predictions may provide an objective evidence-based link between the essential hearing-critical job task requirements of public safety and law enforcement personnel and ESII-based hearing assessment of individuals who seek to perform these jobs.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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