A three-dimensional finite-element model of a human head for predicting the objective occlusion effect induced by earplugs
Notice bibliographique
Résumé
In a noisy environment, wearing a correctly fitted earplug is the sine qua non condition to prevent noise-induced hearing loss. However, this condition is often unfulfilled due to the discomforts induced by the wearing of the earplug, among which the acoustical discomfort is influenced by the occlusion effect. Objectively, this phenomenon is quantified by a low frequency amplification of the sound pressure in the earcanal, induced by bone-conduction when the earcanal is occluded. Numerical models can go beyond the practical and ethical limits of experiments on living humans. Thus they can be an efficient and helpful tool to evaluate the occlusion effect. They also make it possible to better understand its underlying physical mechanisms associated with different factors concerning the anatomy, earplug and stimulation and ultimately how to reduce it. Thereby, a three-dimensional finite-element model of a human head is developed to compute the occlusion effect induced by earplug under a bone-conducted stimulation. Good agreement is obtained between the simulation results and the experimental data available in the literature giving confidence in the model to predict the occlusion effect. The model is exploited to investigate the individual effects of various factors (e.g., earplug and tissue properties) on the occlusion effect.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».