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Enregistrement W2897284617 · doi:10.1121/1.5068627

Optimization of the acoustic treatments in order to achieve the Italian minimum environmental criteria (CAM) for classrooms

2018· article· en· W2897284617 sur OpenAlexaff
Umberto Berardi, Gino Iannace, Amelia Trematerra

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverberationCLARITYAcousticsLegislationSoundproofingComputer scienceEnvironmental sciencePhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent Italian legislation has established the "Minimum Environmental Criteria" (CAM) for working environments. With regard to schools, adequate acoustic comfort targets are required in terms of noise control and acoustic quality. Schools must comply with the UNI 11532 for their reverberation (T), clarity (C50) and speech intelligibility (STI). In classrooms, the following values are required: T<0.7s, C50>0dB and STI>0.6. In sports facilities such as gyms or swimming pools, the requirements are T<1.5 s, C50>-2 dB and STI>0.5. To achieve these objectives, the insertion of acoustic treatments is often unavoidable. Acousticians commonly use the perfectly diffused theory to calculate the amount of need sound-absorbing material to comply with current legislation. The purpose of this work is to evaluate the optimal position in which to place the minimum amount of sound-absorbing treatments to reach CAM. Some university classrooms are used. These classrooms have a marble floor and plastered walls and, at 1.0 kHz, have T values between 2.5s and 4.5s, C50 between 3 dB and -0.5 dB, and ST between 0.34 and 0.47. Using an acoustic software, it was possible to estimate the minimum quantity and the optimal placement of the sound-absorbing panels to insert to reach the CAM of these classrooms.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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