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Enregistrement W4310735471 · doi:10.18280/ijsdp.170732

Effects of Noise Pollution on Residents Living in Birzebbuga and the Introduction of Effective Mitigation Measures

2022· article· en· W4310735471 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph Falzon, Rebecca Emily Dalli Gonzi, Mario Camilleri, Simon Grima

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise pollutionAnnoyanceNoise (video)Environmental healthPollutionQuality of life (healthcare)Environmental scienceMedicineNoise reductionComputer scienceAudiologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There exists a direct influence of noise pollution on people's quality of life which can lead to several short and long-term health consequences. This paper presents the first phase of a mixed-method study conducted to understand the effects of noise pollution on residents living in Birzebbuga, Malta, followed by a second phase project completed in 2021. A questionnaire was completed by 477 inhabitants to obtain demographic information and data about noise pollution, its influence on residents' activities, and noise source discomfort. The study utilised the International Commission on the Biological Effects of Noise's five-scale technique to quantify noise irritation. The survey took place between February and May 2021. Data reported that in 98% of the participants noise pollution is a problem. 61.6% of respondents reported noise annoyance as the main category of pollution on health and well-being, followed by sleeping disorders and fatigue, stress, nervousness, loss of concentration, headaches and reduced ability to work. Given high levels of noise and the effects on the quality of life of residents, this study concludes that noise reduction regulations are a must, and a permanent sound monitoring network within the district of Birzebbuga is a crucial component for an effective low-noise implementation plan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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