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Enregistrement W4414348634 · doi:10.1080/23744731.2025.2551480

Speech level variation by office environment and communication type

2025· article· en· W4414348634 sur OpenAlex
Rewan Toubar, Roderick C. I. MacKenzie, Joonhee Lee

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScience and Technology for the Built Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensSoft dB (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)Type (biology)Voice communicationSpeech communicationStatistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The loudness of speech is crucial for predicting speech privacy in offices, with surrounding environments influencing speech levels. While ASTM and ANSI standards provide reference data, these are based on scripted scenarios in anechoic chambers. This study examined speech levels in two real offices with over 70 employees, considering various room types, communication scenarios, languages, and tasks. Key findings include: (1) Open-plan offices with partitioned desks showed employees used higher speech levels compared to those without partitions. (2) Meeting rooms showed relatively consistent speech levels regardless of size. (3) Teleconference group meetings resulted in employees using marginally higher average speech levels compared to other communication methods within the same rooms. (4) Statistical analysis revealed significant effects of office type, communication method, and task on speech levels. (5) There is more significant variation in individual speech levels among workers than due to office type or communication method used. Additionally, the measured speech levels in this study were lower than those measured in anechoic room studies. The findings suggest that current standardized methods for assessing speech privacy may need reevaluation.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,287 · 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