Assessment of indoor exposure to outdoor environmental noise and effects on occupant comfort in multi-unit residential buildings
Notice bibliographique
Résumé
Outdoor environmental noise is a major source of annoyance in urban areas and exposure to it can increase the risk of severe health issues. Consequently, it has been the focus of research for decades. Even though people spend the majority of their time indoors, most studies use outdoor noise levels and do not include indoor noise measurements to estimate real exposure levels. This study conducted simultaneous indoor and outdoor noise measurements for 24 h in four multi-unit residential buildings to identify the levels and sources of outdoor noise heard indoors and quantify the effects of outdoor noise on indoor levels. The measurements were conducted in unoccupied suites that are most exposed to traffic and other outdoor noise sources. Surveys were administered following building occupancy to collect information regarding perceived acoustic comfort levels due to outdoor noise. The indoor L Aeq,24h in three of the study buildings were above 40 dB(A) and exceeded WHO’s noise level limits. Regression analysis showed that outdoor noise only explains 14%–58% of the variability in indoor noise levels. This is mainly because of heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) system noise which resulted in consistently high indoor noise levels despite variations in outdoor noise. Analysis of the survey showed a poor correlation between reported annoyance and measured noise levels. But annoyance strongly depended on other factors such as suite location and noise sensitivity. The findings show that outdoor noise measurements alone may not be good predictors of exposure levels and the effects of outdoor noise on occupants.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».