Case Study in a Working Environment Highlighting the Divergence between Sound Level and Workers’ Perception towards Noise
Notice bibliographique
Résumé
<p>Excessive noise levels are a prevalent issue in food processing operations and, although there have been numerous studies on occupational noise, no single study has used a concurrent mixed-methods approach. Employing this study design allows for an understanding of the level of convergence (similarity) between measured noise levels and workers' attitudes and perceptions towards noise. This, in turn, allows for the identification of potential challenges with respect to the implementation of hearing conservation efforts. In this study, spot noise measurements were collected using a sound level meter. One-on-one interviews were conducted with workers to determine attitudes and perceptions towards noise in their workplaces. Subsequently, the results of the noise measurements (quantitative data) were integrated with the survey responses (qualitative data) to identify convergence. The majority of the noise measurements were found to exceed 85 dBA-the criterion mandated by the local occupational health and safety legislation. Although all study participants felt that it was noisy in the workplace, a large proportion of respondents indicated that the noise was not bothersome. With workers' perception being contradictory to the measured noise levels, it is a challenge to implement hearing conservation measures unless changes are made to raise the awareness of the risks associated with excessive noise exposure.</p>
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».