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Enregistrement W4389240486 · doi:10.3397/in_2023_0493

Overview of the acoustics and psychoacoustics of reverse alarms installed on moving vehicles

2023· article· en· W4389240486 sur OpenAlexaffabout
Hugues Nélisse, Christian Giguère, Chantal Laroche, Véronique Vaillancourt, Jérôme Boutin

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésALARMPsychoacousticsBroadbandAcousticsComputer scienceSIGNAL (programming language)EngineeringSpeech recognitionTelecommunicationsElectrical engineeringPsychologyPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Audible alarms are often used on mobile equipment to alert nearby workers of safety risks, in particular with reversing vehicles. A prompt reaction to the alert is required but depends on many technical factors (e.g., mounting location on vehicle), acoustic factors (e.g., alarm emission level, sound propagation pattern behind the vehicle) and psychoacoustic factors (e.g., perceived urgency, ability to localize alarm, effect of hearing loss and hearing protection). These factors are not fully addressed in applicable regulations or standards. This paper presents an overview of the main results of a series of research studies carried out as a collaborative effort by the "Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et sécurité du travail" in Montreal and the University of Ottawa in the past twelve years. A main objective was to compare the relative benefits of two types of alarm signals, the widely-used conventional tonal signal and the relatively recent, but emerging, broadband signal. Overall, results indicate that the broadband alarm presents some benefits such as more uniform acoustic propagation patterns, lower alarm reaction thresholds and better sound localization compared to the tonal alarm. The latter two advantages are emphasized when hearing protectors are worn.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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