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Enregistrement W3028257675 · doi:10.1080/10803548.2020.1772546

A critical review of the literature on comfort of hearing protection devices: analysis of the comfort measurement variability

2020· review· en· W3028257675 sur OpenAlexaff
Olivier Doutres, Franck Sgard, Jonathan Terroir, Nellie Perrin, Caroline Jolly, Chantal Gauvin, Alessia Negrini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Occupational Safety and Ergonomics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusApplied psychologyPsychosocialComputer sciencePsychologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. This article proposes a comprehensive literature review of past works addressing hearing protection device (HPD) comfort with the aim of identifying the main sources of variability in comfort evaluation. Methods. A literature review of study samples was performed: documents were hand searched and Internet searched using PubMed, Web of Science, Google Scholar, ProQuest Dissertations and Theses Professional, Scopus or Google search engines. While comfort constructs and measurement methods are reviewed for both earplugs and earmuff HPD types, results and analyses are provided for earplugs only. Results. The literature shows that the multiple sources of the perceived comfort measurement variability are related to the complexity of the concept of comfort and to the various physical and psychosocial characteristics of the triad ‘environment/person/earplug’, which differ from one study to the other. Conclusions. Considering the current state of knowledge and in order to decrease comfort measurements variability, it is advised to: (a) use a multidimensional construct of comfort and derive a comfort index for each comfort dimension;, (b) use exhaustive and valid questionnaires; (c) quantify as many triad characteristics as possible and use them as independent or control variables; (d) assess the quality of the earplug fitting and the attenuation efficiency.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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