A Comparative Study of the Methods to Assess Occupational Noise Exposures of Fish Harvesters
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noise-induced hearing loss is a well-known occupational disease that affects many fish harvesters from many fisheries worldwide, whose risk factor is prolonged exposure to hazardous noise levels. To date, academic research activities and regulatory bodies have not provided any comparative analysis among the existing methods to assess noise exposure levels of fish harvesters. This paper provides a comparison of four relevant assessment methods of noise exposure, examining the results of a measurement campaign performed onboard small fishing vessels from Newfoundland and Labrador. METHODS: We traveled onboard 11 vessels engaged in multiple fisheries from Newfoundland and Labrador and performed extensive noise exposure surveys using the simplified International Maritime Organization method, the full-day measurement method, and the two methods provided by ISO 9612:2009, the task-based method and job-based method (JBM). RESULTS: The results showed that the four methods yield similar values when the noise components are dominated by the engine and auxiliaries (steady-state sources); when noise components are dominated by the fishing gear, task-based method and the simplified International Maritime Organization method estimates are less accurate than JBM, using full-day measurements as baseline. CONCLUSION: The JBM better assesses noise exposure in small-scale fisheries, where noise exposure has significant variance and uncertainties on the exposure levels are higher.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».