A finite element model to study the earplug contribution to the objective occlusion effect
Notice bibliographique
Résumé
The use of earplugs is commonly associated with an amplification of low frequency physiological noises in the earcanal referred to as the occlusion effect. In the literature, the type of earplug has been shown to significantly influence the occlusion effect in particular when inserted deeply enough. However, few studies have investigated the physical mechanisms that rule the earplug contribution. Their understanding is necessary to ultimately act on the earplug to reduce the occlusion effect. Classical lumped element models usually simplify the earplug as an impedance connected to the earcanal cavity. Intricate couplings of the earplug with the earcanal wall and the earcanal cavity are thus neglected. Finite element models can account for these couplings and thus make it possible to study the earplug contribution. In this work, the physical mechanisms that explain the earplug contribution to the objective occlusion effect are investigated. For this purpose, a 2-D axi-symmetric finite element model of an outer ear is used. Two types of earplug (foam and silicone) as well as two insertion depths (medium and deep) are considered. The earplug influence is interpreted in terms of volume velocity imposed to the earcanal cavity and related to its mechanical properties and its insertion depth.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».