Earcanal anthropometry analysis for the design of realistic artificial ears
Notice bibliographique
Résumé
How in-ear devices fit in the ear strongly influences the acoustical and mechanical (dis)comforts induced to the wearer. As important variations in the ear geometry exist based on gender, age and ethnicity, several studies collected ear anthropometric data as a basis for designing ear-mounted products. However, most of these studies focused on the ergonomic design of earbuds, and are thus limited to the geometry of the pinna, and concha (where earbuds fit). Few studies explored geometrical earcanal data for the design of intra-auricular hearing protectors that fit up to the earcanal second bend. The design of earplugs that fit to the widest range of earcanals requires realistic acoustical test fixtures representative of the population. This study uses statistical analysis and artificial intelligence based algorithms to cluster 32 Canadian workers pairs of earmolds scans as a function of earcanal curvilinear axis length, entrance, first and second bend cross sections area and circumference, but also earcanal tortuosity and cross sections aspect ratios. Dimensions relevant to cluster earcanals will be collected on a hundred of ears in a future study to design artificial ears which capture the inter-individual variability in mechanical and acoustical objective indicators related to the most important earplugs (dis)comfort attributes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».