MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7010230845

General planning - Plenaries

2023· article· en· W7010230845 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary, Security, and Education Studies
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésALARMTruckBroadbandPresentation (obstetrics)Noise controlFocus (optics)Sound (geography)Reversing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

He teaches courses in acoustics, speech science, instrumentation in audiology, and hearing aids.His research interests include speech communication, warning sound perception, hearing protection, and hearing loss prevention.He has authored over 150 journal articles, conference proceedings and book chapters.Professor Giguère is active in standards organisations and member of several national (CSA, ANSI) and international (ISO) technical workgroups on topics related to occupational hearing loss, hearing protection and audiology.He was president of the Canadian Acoustical Association (2007)(2008)(2009)(2010)(2011)(2012)(2013) Noise (2008-2014), and chair of the Technical Committee on Occupational hearing loss with the Canadian Standards Organisation (2016-2022).He is currently Associate Editor with The International Journal of Audiology and Member of the NHCA's Task Force on Auditory Situational Awareness.He is a Distinguished International Member of the Institute of Noise Control Engineering (INCE-USA). , co-chair of the International Commission on the International Commission on the Biological Effects ofThe keynote presented by Christian Giguère is entitled: Back-up alarms on heavy vehicles: We are moving forward! Audible back-up alarms are installed on heavy trucks and mobile equipment to alert workers and pedestrians of safety risks during reverse operations.Prompt reaction to back-up alarms by individuals nearby reversing vehicles depends on many acoustical (e.g., sound propagation pattern behind the vehicle) and psychoacoustical (e.g., perceived urgency and ability to localize alarm, effect of hearing loss and hearing protection) factors that are not comprehensively addressed in applicable standards such as SAE J994 and ISO 9533.This presentation will summarize results from a series of four collaborative studies conducted by the University of Ottawa and the IRSST in Montreal in the past twelve years.The focus was in comparing the relative benefits of two types of devices, the widely used tonal alarm and the emerging broadband alarm.Noureddine Atalla is a professor of Mechanical Engineering at Université de Sherbrooke.His core expertise is in computational vibro-acoustics and acoustic materials.He has authored over 200 papers in acoustics and vibration, encompassing a wide range of domains.His research includes the modeling of poroelastic and viscoelastic materials, the study of coupled fluid-structure problems, the investigation of the acoustic and dynamic response of sandwich and composite structures, as well as computational vibroacoustics.In addition to his scholarly articles, he has co-authored a book on the modeling of sound porous materials and another book on finite and boundary elements in structural acoustics and vibrations.Over the last decade, the author's team has explored various topics related to the modeling, characterization, and development of lightweight structures and their added sound packages, with a special focus on aircraft and aerospace applications.This talk will present a review of part of this body of research.In particular, the talk will demonstrate the effectiveness of employing the transfer matrix method, along with its numerous extensions, for accurately predicting the vibroacoustic response of a wide array of lightweight structures and noise control materials.The predictive capability of the method will also be illustrated for various types of excitations and systems with structured elements judiciously placed within the structure or the materials.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2530,084

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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 présentnon

Explorer davantage

Même revueCanadian acousticsMême sujetMilitary, Security, and Education StudiesTravaux en français237 207