Effect of Acoustic Treatment and Table Dividers on Diners’ Experience in a Montréal Restaurant
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effect of acoustic treatment in an upscale restaurant in Montreal (at Institut du Tourisme et Hôtellerie du Québec). A questionnaire was administered to a total of 225 diners before (N = 140) and after (N = 85) the installation of acoustic panels on the ceiling of the dining room. Participants were asked to rate their overall experience, the soundscape of the restaurant, as well as their vocal and listening effort. Additionally, as this work was conducted during the COVID-19 pandemic, we explored the influence of transparent acrylic dividers between tables. Two-way MANOVAs were conducted to investigate the effect of acoustic treatment (before/after) and dividers (with/without). We observed significant effects of both interventions on vocal and listening effort, as well as a significant effect of acoustic treatment on satisfaction and soundscape judgments. Specifically, the presence of acoustic treatment improved overall satisfaction and soundscape judgments (rated as more pleasant and calmer) while reducing perceived vocal and listening effort, but without affecting the visual experience. On the other hand, the presence of table dividers resulted in worse soundscape judgments and increased vocal and listening effort. On theoretical grounds, the results highlight the potential of acoustic treatment to enhance diners’ experience as well as the detrimental effect of table dividers on acoustic comfort. On methodological grounds, the proposed questionnaire could be used to assess acoustic interventions from the user perspective in a wide range of settings.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».