Field Attenuation of Foam Earplugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hearing protection devices (HPDs) are often used in the workplace to prevent hearing damage caused by noise. However, a factor that can lead to hearing loss in the workplace is improper HPD fitting, and the previous literature has shown that instructing workers on how to properly insert their HPDs can make a significant difference in the degree of attenuation. METHODS: Two studies were completed on a total of 33 Hydro One workers. A FitCheck Solo field attenuation estimation system was used to measure the personal attenuation rating (PAR) before and after providing one-on-one fitting instructions. In addition, external ear canal diameters were measured, and a questionnaire with items related to frequency of use, confidence, and discomfort was administered. RESULTS: Training led to an improvement in HPD attenuation, particularly for participants with poorer PARs before training. The questionnaire results indicated that much HPD discomfort is caused by heat, humidity, and communication difficulties. External ear canal asymmetry did not appear to significantly influence the measured PAR. CONCLUSION: In accordance with the previous literature, our studies suggest that one-on-one instruction is an effective training method for HPD use. Addressing discomfort issues from heat, humidity, and communication issues could help to improve the use of HPDs in the workplace. Further research into the effects of canal asymmetry on the PAR is needed.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».