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Enregistrement W2943402566 · doi:10.3138/jmvfh.2017-0034

Hearing protection devices and methods used for their evaluation: A military perspective

2019· article· en· W2943402566 sur OpenAlexaffvenue
Nir Fink, Hagar Zvia Pikkel, Arik Eisenkraft, Gregory A. Banta

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulse noiseNoise (video)ArtilleryHearing protectionComputer scienceEngineeringAcousticsAeronauticsHearing lossAudiologyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Soldiers are regularly exposed to potentially harmful noise such as the constant noise of transport vehicle engines and the impulse noise of weapons. Impulse noise can be particularly hazardous, especially, for example, the high-intensity noise of artillery or shoulder-fired projectile launchers. After administrative and engineering controls, hearing protection devices (HPDs) are a cornerstone of hearing conservation programs. Yet selecting the appropriate protection for the various mission tasks must be done with care. HPDs can range from simple earplugs to high-tech options. Methods: Methods of characterizing the attenuation of HPDs against high-level impulse noise are complex and evolving. Results: For the soldier, the need to balance the degree of measured sound attenuation against interference with other auditory abilities – such as the need to hear soft sounds, to understand commands, or to localize sound – is a common dilemma. Discussion: This article outlines some of the challenges of assessing and choosing HPDs that keep soldiers safe from noise exposure with a view to helping those new to hearing conservation understand more about this important subject.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,345 · 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'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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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