In-ear noise dosimetry: Challenges and benefits
Notice bibliographique
Résumé
Noise at work and noise induced hearing loss (NIHL) are worldwide major problems in many industries.Although efficient noise control measures should be promoted and be directly applied to the damaging noise sources, hearing protection devices (HPDs) remain currently the most commonly used defense against NIHL.Evaluating HPDs effectiveness in the workplace is particularly contingent upon two variables: the ambient noise level and the attenuation of the HPD.Unfortunately, in practical workplace conditions, a precise knowledge of these metrics is rather uncommon.Large imprecisions may lead to improper HPD selection and may result in workers being underprotected or even overprotected.To address this problem, recent researches have involved the development of in-ear dosimetric devices, specifically designed to monitor the noise exposure levels directly in the ear canal in real-time.This paper presents the scientific and technical challenges of such a research project that targets the development of two in-ear dosimetric devices: an earplug-type and an open-ear insert.The main research topics are presented and discussed.They are: i) determination of personalized relationships between in-ear and freefield levels; ii) effect of ear canal occlusion on hearing sensitivity; iii) effect of self-induced noise; iv) hardware implementation.Representative results are presented for each topic to illustrate how in-ear dosimetry can be efficiently implemented and offer clear benefits for hearing conservation programs.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».