<i>In Situ</i> Otoacoustic Emission Monitoring to Assess the Effects of Noise Exposure on Hearing Health
Notice bibliographique
Résumé
Noise-induced hearing loss (NIHL) is the largest cause of action for indemnity in North American industries despite the widespread implementation of hearing conservation programs. Possible causes behind the onset of NIHL are the intervals between hearing tests which are generally too long and the tests are insufficiently sensitive to detect temporary hearing changes to act and prevent permanent hearing damage. Moreover, current noise regulations might be too lenient as to the permissible maximum noise levels. Short-interval hearing assessment could help to observe temporary changes in hearing health and prevent permanent damage. This study investigates the short-term effects of noise exposure characteristics using repeated measurements of otoacoustic emission (OAE) growth functions and presents the most significant predictors of hearing health changes as observed in sixteen individuals equipped with OAE earpieces. The experimental results of this study show that the impulsiveness and frequency spectrum of the noise level could be a possible cause of the decline in OAE levels. As a consequence, hearing conservation programs should consider taking these noise metrics into account for proper NIHL risk assessment. Such noise exposure and hearing health monitoring could greatly improve hearing conservation practices in the workplace by acting faster and eventually mitigate occupational hearing loss.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».