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Enregistrement W2993536946

Use of portable audio devices by university students

2007· article· en· W2993536946 sur OpenAlexaffvenue
Shazia S. Ahmed, Sina Fallah, Brenda Garrido, Andrew J. Gross, Matthew King, Timothy W. Morrish, Desiree Pereira, Shaun Sharma, Ewelina Zaszewska, M. Kathleen Pichora‐Fuller

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensAmorfix (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Noise (video)Computer scienceBackground noiseActive listeningSound qualityMultimediaSpeech recognitionTelecommunicationsPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New digital portable audio devices such as the Apple iPod have caused renewed concerns that recreational noise exposure may pose a danger to the hearing health of young adults. In this study, 150 undergraduates completed a survey about their use of portable audio devices and about other factors that could affect their hearing health. In addition to completing the survey, 24 students also participated in an experimental session. In the experimental session, hearing thresholds up to 14 kHz were measured and objective acoustical measures of output of the iPod were obtained. Participants listened to music and adjusted an iPod to their preferred setting in five conditions: in quiet and in two types of background noise, traffic or multi-talker babble background, at a high and a low level. A Bruel and Kjaer dummy head and PULSE sound analysis system were used to measure the output of the iPod at the preferred settings of the students and at predetermined volume and equalizer control settings. It was found that most students use portable audio devices, but the pattern of their usage seems to be potentially hazardous only for a minority. The importance of education about safe usage of this technology is emphasized.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations39
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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