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Enregistrement W2940823763 · doi:10.1121/1.5101092

Soundscape in dementia care environment

2019· article· en· W2940823763 sur OpenAlexaffabout
Arezoo Talebzadeh, Ramin Behboudi, Andrea Iaboni

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteProfessional Engineers OntarioUniversity Health NetworkOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapePerceptionSound (geography)DementiaSound perceptionPsychologyDistressContext (archaeology)Noise (video)AcousticsComputer scienceMedicineGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noise is an important sensory stimulus in any environment, especially in unfamiliar settings. Noise is impossible to ignore, and any disturbing noise or constant sound can be agitating, disturbing, and confusing for people who cannot escape the environment. People with dementia may already feel disoriented, isolated, and confined inside care facilities; uncontrolled sound can add to their anxiety and distress. Soundscape refers to the human perception of the auditory environment in context; it relies not only on the subjective quality of sound by quantifying the sound level but also the objective quality of the auditory environment based on people’s perception. The aim of this study is to describe the soundscape of the Specialized Dementia Unit at the Toronto Rehabilitation Institute, through data collection and observation, and to evaluate the quality of soundscape. Results show that the overall sound level (dB) of the unit is higher than recommendations, and also, the observation study shows that higher sound level not necessarily results in negative atmosphere, such as chaos or agitation. The findings prove a need for further study on the relation between the sound level and the perception of sound in dementia care units, which can foster improvement in quality of life for residents and staff.

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)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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