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Enregistrement W7113476251

Combined measurement of noise exposure and induced auditory fatigue using a digital hearing protector

2020· other· en· W7113476251 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustrial noiseNoise (video)Hearing lossNoise exposureSound pressureHearing protectionAuditory fatigueNoise-induced hearing lossAbsolute threshold of hearing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the efforts to integrate hearing conservation programs in the workplace, noise-induced hearing loss (NIHL) remains the most common and expensive occupational disease. Although industrial workers do wear hearing protection devices (HPD), it is difficult to estimate the effective noise exposure using a personal dosimeter placed on their shoulder, since the residual ambient sound pressure level (SPL) behind the hearing protector is usually unknown. Many factors need to be considered when estimating the effective residual noise exposure, such as the attenuation rating of the hearing protector, the quality of the HPD fit, the duration the protector was removed during noise exposure, as well as how the human auditory mechanisms interact with changes in noise exposure levels. Moreover, hearing assessment with audiometric measurement is often conducted on too long intervals, after the hearing damage might have appeared, and thus do not prevent the occupational hearing loss. There is also no way to ensure that the recommended maximum noise exposure of 90 dBA, based on an 8-hour work shift, in Quebec is suitable for a given individual due to his own susceptibility to NIHL. Besides, recent studies show that global noise exposure levels are not sufficient to explain changes in hearing health and temporal fluctuations in noise in addition to noise spectral balance measurements should be considered in NIHL risk assessment. In order to establish a dose-response relationship between noise exposure and its effects on hearing health, an approach is suggested to continuously monitor the workers’ otoacoustic emissions (OAE) levels during their work while recording the noise exposure. The objectives of the thesis project are first to assess the individual’s hearing health with OAEs in a simulated noisy environment to validate the first prototype of the developed OAE measurement system. Then, develop a method to monitor the residual ambient sound pressure level behind the earplug and the hearing protection level in situ using the designed portable system. This finally allows to estimate the dose-response relationship based on the effective noise exposure and OAE levels. The results obtained in this thesis show that it is possible to detect changes in hearing health during moderate noise exposure levels. Hearing conservation methods are therefore proposed to reduce the risk of NIHL.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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