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Enregistrement W7160906736 · doi:10.1121/10.0040843

Investigating “parasitic noise” in laboratory impact noise testing

2025· article· en· W7160906736 sur OpenAlexaff
Wilson Byrick

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnclosureHammerSoundproofingNoise (video)Sound pressureDoorsNondestructive testingTapping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The standardized tapping machine (STM) is a structure-borne noise excitation device, designed to simulate footfall for evaluation of the impact insulation performance of a floor–ceiling assembly, and the resulting Impact Insulation Class (IIC) rating. IIC is used to determine the assembly’s suitability for construction in accordance with the minimum acoustic performance requirements of the International Building Code (IBC), requiring a minimum IIC rating of 50 for floor–ceiling assemblies separating dwelling units. The STM generates structure-borne sound via impacts standardized nominally with effective mass of 500 g, impacting the surface at 0.886 m/s, as specified in ASTM E3458-24. This paper examines if “parasitic noise,” defined as airborne sound generated by the hammers of the STM impacting the surface being tested can affect the IIC rating in an ASTM E492 laboratory test environment. Two enclosures are constructed to contain the radiated noise. ASTM E492 testing is performed on the assembly, followed by tests with enclosures surrounding the tapping machine. To assess proximity and loading effects, tests were repeated with shims under the enclosure and with the enclosure suspended by a crane. Sound pressure levels are measured in both the source and receiver rooms for each configuration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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