A Survey of Factors That Impact Noise Exposure And Acoustic Comfort in Multi-Unit Residential Buildings
Notice bibliographique
Résumé
There is limited research on noise exposure in multi-unit residential buildings (MURBs) despite the proven effects of noise on people’s physical and psychological health. This motivates the current study which aims to identify important noise sources in MURBs and investigate factors that impact acoustic comfort as well as determine the various impacts of noise on occupants. A survey was administered to collect subjective assessments of noise exposure and the effects of noise from 213 occupants. The findings show that building age, floor level, proximity to ongoing construction, existence of balcony, number of bedrooms, proximity to elevators and garbage chute are important building-related factors that impact noise annoyance. The results also show that personal and demographic factors, such as occupants’ age, length of residency, ownership status, relationship with neighbors, and willingness to pay for better acoustic conditions, significantly affect subjective responses. Even though both indoor and outdoor noises cause annoyance, outdoor noises, especially noise from traffic, construction and neighborhood activities, cause more annoyance and sleep disturbance compared to indoor noise sources. The findings also show some noise mitigating actions can have negative effects on indoor air quality and building energy consumption, as well as worsen the overall acoustic condition in buildings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».