A comparison of self-reported health status and perceptual responses toward environmental noise in rural, suburban, and urban regions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Health Canada, in collaboration with Advanis, conducted the Canadian Perspectives on Environmental Noise Survey (CPENS) to investigate expectations and attitudes toward environmental noise in rural and non-rural Canada. The CPENS, a 26-item questionnaire, was completed online by 6647 randomly selected Canadians, age 18 y and older between April and May 2021. The prevalence of reporting their area as often or always calm, quiet, and relaxing was 76.8%, 64%, and 48.4% in rural/remote, suburban, and urban, respectively. A high expectation of quiet was less prevalent yet followed the same pattern: rural/remote (58.2%), suburban (37.4%), and urban (21.8%). Self-reported health status and noise sensitivity were unrelated to geographic region. A high magnitude of non-specific sleep disturbance over the previous 12 months was reported by 7.8% overall; highest among urban dwellers (9.8%), followed by suburban (7.2%) and rural/remote (5.5%) dwellers (p < 0.01). High annoyance toward road traffic noise was 8.5% overall, and significantly higher in urban (10.5%), relative to suburban (7.9%) and rural/remote (6.6%) areas (p < 0.0001). Annoyance toward noise from rail, aircraft, mining, industry, marine activity, construction, wind turbines, and landscaping equipment is reported. The analysis also explores potential differences between Indigenous Peoples of Canada and non-Indigenous Canadians in their attitudes and expectations toward environmental noise.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».