Prevalence of loud leisure noise activities among a representative sample of Canadians aged 6–79 years
Notice bibliographique
Résumé
This population-based study estimates the prevalence of loud leisure noise exposure and hearing protection usage among Canadians, as well as the population potentially at-risk using an occupational limit of 85 dBA, LEX 40 h, which denotes a typical occupational noise limit for a 40 hour work week. A total of 10 460 participants, aged 6–79 years, completed a Canadian Health Measures Survey household questionnaire. Loud leisure noise was defined by vocal effort required while communicating at arm's length except for loud personal listening device (PLD) usage with earbuds/headphones, which included both volume setting and vocal effort. The most prevalent loud leisure noise activities were amplified music, car/home stereo listening, and power tools, with 40% reporting each source, followed by sporting/entertainment (25%), gasoline engines (23%), and loud PLD listening (19.5%). Loud leisure noise was more prevalent among 12–39 year olds and males. Hearing protection usage was uncommon, from 44.2% (firearms) to 20.3% (power tools) and below 3% during amplified music and sporting/entertainment events. Calculations using self-reported duration of loud leisure noise activities estimated that 6.6 × 106 Canadians were in the high cumulative noise exposure category. A large proportion of Canadians would be expected to develop some degree of noise-induced hearing loss should this pattern persist over years.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».