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Record W2892848999

Prevalence of Hearing Loss Among University Music Students

2018· article· en· W2892848999 on OpenAlexaffvenue
Gilles Comeau, Amineh Koravand, Mikael Swirp

Bibliographic record

VenueCanadian acoustics · 2018
Typearticle
Languageen
FieldHealth Professions
TopicNoise Effects and Management
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsAudiologyHearing lossActive listeningSignificant differencePsychologyAbsolute threshold of hearingNoise exposureAge groupsMusicalMedicineArtDemographyCommunicationVisual arts
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude a examiné la sensibilité auditive d'étudiants musiciens (N = 53) et non musiciens (N = 54) âgés entre 17 et 31 ans.Les deux groupes ont été comparés pour les différences de seuil auditif, les incidences de la perte auditive décrite par la moyenne des sons purs, et les incidences d'encoches neurosensorielles à 3, 4 ou 6 kHz.Les données ont également été utilisées pour explorer les relations entre la sensibilité auditive et l'âge, le sexe, l'âge du début des cours de musique, les instruments de musique joués, le nombre d'années jouant cet instrument, le type d'instrument, l'utilisation de protection auditive et le temps d'écoute d'appareils de musique personnelle.Aucune différence significative dans les niveaux de seuil auditif entre les deux groupes n'a été trouvée.La prévalence globale d'encoches neurosensorielles était de 1,9% pour les musiciens contre 9,3% pour les non-musiciens utilisant l'algorithme Niskar (2001), et de 20,8% pour les musiciens contre 31,5% pour les non musiciens utilisant l'algorithme de Coles (2000).Les deux algorithmes ont identifié plus de non musiciens avec des encoches, bien que la différence entre les deux groupes ne soit pas significative.Les musiciens qui utilisent la protection auditive ont beaucoup plus d'encoches neurosensorielles, et il y a eu une faible corrélation entre la sensibilité auditive et l'âge.Les autres paramètres étudiés ont montré très peu ou pas de relation avec la sensibilité auditive.Les résultats ne montrent aucune augmentation de l'incidence de la perte d'audition chez les étudiants universitaires en musique par rapport à un groupe témoin.Cependant, cela ne signifie pas que les étudiants en musique ne sont pas à risque de subir une perte auditive.Il est possible que les outils de mesure que nous avons utilisés ne soient pas suffisamment sensibles pour détecter les premiers stades de la perte auditive ou que l'effet de l'exposition au jeu d'instruments de musique se manifestera quelques années plus tard.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.297 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations6
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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