Below is the uncorrected machine-read text of this chapter, intended to provide our own search engines and external engines with highly rich, chapter-representative searchable text of each book. Because it is UNCORRECTED material, please consider the following text as a useful but insufficient proxy for the authoritative book pages.
4 Re A team of over the co classroom Hawthorne Figure 6 be As the map approxima they receiv Hawthorne because of (though th schools we Table 1 pre sessions co sults 10 observers w urse of 17 sch observation se .  low shows the  shows, the Le tely beneath t e noise prima  District schoo  their position ey are subject re chosen as t sents a break nducted at ea ere employed ool days betw ssions were c  locations of t Figure 6. nnox District he extended c rily from arriva ls lie to the so ing, schools in  to noise from he study contr down of the to ch study schoo  by HMMH to een April 6, 20 onducted at 1 he study scho  Locations of S So schools are ve enterlines of r l operations d uth of Lennox  this district ar local Hawthor ol group. tal number of l.  perform noise 16 and April 2 1 schools, five ols in relation tudy Schools urce: HMMH ry close to the unways 07L/2 ue to the sing , well away fro e not as heavi ne Airport, as  classrooms, o  measuremen 9, 2016. A tot from the Lenn to Los Angeles in Relation to  ends of two r 5R and 07R/25 leâflow traffic m the extend ly influenced b discussed late bserved aircra ts and collect al of 134 oneâ ox District and  International LAX unways at LAX L. As they are configuration ed runway cen y noise from L r). For this rea ft events, and Chapter 4 â R observational andâaâhalfâhou  six from  Airport (LAX). , most lying  east of the air at LAX. The terlines, and AX operations son, Hawthorn  observation esults 11 data r  port,  eÂ
Chapter 4 â Results 12 Table 1. Study Summary by School School District No. Classrooms No. Aircraft Events No. Sessions Buford Lennox 18 207 5 Felton Lennox 12 120 3 Moffett Lennox 16 179 4 Jefferson Lennox 16 131 4 Dolores Huerta Lennox 11 140 3 York Hawthorne 10 48 3 Eucalyptus Hawthorne 19 82 5 Ramona Hawthorne 12 50 3 Washington Hawthorne 12 57 3 Zela Davis Hawthorne 12 39 3 Kornblum Hawthorne 10 89 3 As shown, approximately equivalent numbers of classrooms were observed in both districts (73 from Lennox and 75 from Hawthorne), as well as the total number of observation sessions (19 in Lennox and 20 in Hawthorne). A total of 1,142 complete aircraft noise events were observed during the course of the study, averaging 104 events at each school. As expected, a much larger proportion of the aircraft events were observed at schools in the Lennox District (a total of 777 events, averaging 155 per school) than in Hawthorne (a total of 365 events, averaging 61 per school), due to the proximity of the Lennox schools to the LAX runway 07L/25R and 07R/25L extended centerlines. A summary of each observation session is given in Table 2 below.Â
Chapter 4 â Results 13 Table 2. Summary of Observation Sessions by School Session No. Date Time School District No. Classrooms Observed No. Aircraft Events 1 6âAprâ16 8:30 AM Buford Lennox 4 51 2 6âAprâ16 10:20 AM Buford Lennox 4 47 3 7âAprâ16 8:30 AM Buford Lennox 4 46 4 7âAprâ16 10:50 AM Buford Lennox 3 42 5 7âAprâ16 1:00 PM Buford Lennox 3 21 6 11âAprâ16 8:15 AM Felton Lennox 4 45 7 11âAprâ16 10:15 AM Felton Lennox 4 43 8 11âAprâ16 1:00 PM Felton Lennox 4 32 9 12âAprâ16 8:15 AM Moffett Lennox 4 42 10 12âAprâ16 10:40 AM Moffett Lennox 4 45 11 13âAprâ16 8:15 AM Moffett Lennox 4 47 12 13âAprâ16 10:40 AM Moffett Lennox 4 45 13 14âAprâ16 12:30 PM Jefferson Lennox 4 41 14 15âAprâ16 8:30 AM Dolores Huerta Lennox 3 43 15 15âAprâ16 12:45 PM Jefferson Lennox 4 30 16 18âAprâ16 8:30 AM Dolores Huerta Lennox 4 47 17 18âAprâ16 1:00 PM Jefferson Lennox 4 35 18 19âAprâ16 8:30 AM Dolores Huerta Lennox 4 50 19 20âAprâ16 8:45 AM York Hawthorne 3 16 20 20âAprâ16 1:10 PM York Hawthorne 3 14 21 21âAprâ16 8:30 AM York Hawthorne 4 18 22 21âAprâ16 1:00 PM Jefferson Lennox 4 25 23 22âAprâ16 8:30 AM Eucalyptus Hawthorne 3 10 24 22âAprâ16 1:10 PM Eucalyptus Hawthorne 4 25 25 25âAprâ16 8:30 AM Eucalyptus Hawthorne 4 20 26 25âAprâ16 10:30 AM Eucalyptus Hawthorne 4 17 27 25âAprâ16 1:10 PM Eucalyptus Hawthorne 4 10 28 26âAprâ16 8:30 AM Ramona Hawthorne 4 18 29 26âAprâ16 11:00 AM Ramona Hawthorne 4 18 30 26âAprâ16 1:10 PM Ramona Hawthorne 4 14 31 27âAprâ16 9:00 AM Washington Hawthorne 4 23 32 27âAprâ16 11:00 AM Washington Hawthorne 4 26 33 27âAprâ16 12:30 PM Washington Hawthorne 4 8 34 28âAprâ16 8:30 AM Zela Davis Hawthorne 4 20 35 28âAprâ16 10:30 AM Zela Davis Hawthorne 4 19 36 28âAprâ16 12:30 AM Zela Davis Hawthorne 4 0 37 29âAprâ16 9:00 AM Kornblum Hawthorne 3 37 38 29âAprâ16 11:00 AM Kornblum Hawthorne 3 29 39 29âAprâ16 1:00 PM Kornblum Hawthorne 4 23 4.1 Measured Noise Levels The observation team logged and recorded over 1,500 total (outdoor) noise events. For the purposes of this analysis, only events that were determined to be âcompleteâ (i.e., not cut off in the noise monitor recording) were used. Removing âincompleteâ events resulted in 1,201 total events, 993 of which were attributed to aircraft, 99 toÂ
road traffic seconds.  Figure 7 pr As is to be breakdown Here again there are c District sch Municipal Table 3 pre These met noise sour , 107 to peop esents a graph expected, the  of event sour  there are diff onsiderably m ools are a mix Airport. sents a summ rics are cumul ces. le, and 62 to o ical compariso Figure 7 number and f ces by district Figure 8. Obs erences betwe ore in the Len ture of much q ary of noise m ative for each ther sources. T n of complete . Observed O So requency of di  is given in Fig erved Outdoo en the two dis nox District th uieter operat etrics calculat school and inc he average du  noise events utdoor Noise E urce: HMMH fferent event ure 8 below. r Noise Events tricts: both di an in Hawthor ions from LAX ed for the ent lude noise fro ration of aircr by source. vents by Sou sources varies  by Source pe stricts are dom ne. Further, th and general a irety of the me m aircraft, roa aft events wa rce  with the study r District inated by airc e aircraft eve viation activity asured data fo d traffic, peop Chapter 4 â R s approximate  district. A raft events, bu nts in Hawthor  from Hawtho r each school le, and all othe esults 14 ly 46 t ne rne . rÂ
As expecte day LAeq r to 99.2 dBA dBA and th Of note in measured result is th of which is instructed Washingto school gro Since the n sessions ov noise prod Ta d, the Lennox anged from 62 . Contrasted e Lmax ranged this data set is outdoor LAeq e fact that alm  covered in as to set up the o n Elementary, unds. The loca oise monitor w erlapped with uced by the ch ble 3. Schoolâ Scho Bufo Felto Moff Jeffer Dolores H Yor Eucaly Ramo Washin Zela D Kornb District schoo .0 dBA to 68.2 with the Hawt  from 82.1 dB  Washington E and second hi ost all of the o phalt. In order utdoor noise  the only such tion where the Figure 9. Sou as placed nea  several reces ildren at play. day LAeq and ol Distr rd Lenn n Lenn ett Lenn son Lenn uerta Lenn k Hawth ptus Hawth na Hawth gton Hawth avis Hawth lum Hawth ls generally sh  dBA, and the horne District, A to 96.7 dBA lementary Sch ghest Lmax of utdoor groun  to reduce the monitor on a s surface is a sm  noise monito Aerial View of rce: Imagery an r the center o s periods, the   Lmax for All M ict SchoolLAe ox 68. ox 68. ox 62.0 ox 67.0 ox 68. orne 59.0 orne 64. orne 61.9 orne 70. orne 63.0 orne 68. ow higher nois maximum sou  where the sch . ool in the Haw any school in t ds at this scho  effects of nois oft grassy surf all turf field. F r was set up is  Washington d Map Data © f the schoolâs noise data at t easured Data âDay q SchoolâD Lmax 2 99.2 1 89.1  88.8  88.3 1 94.5  86.8 3 94.3  85.5 5 96.7  82.1 1 91.4 e levels acros nd pressure le oolâday LAeq thorne Distri he study. A m ol are intende e reflection, t ace away from igure 9 below  marked with Elementary Sc Google, 2016 playground, a his school was  by School ay             s all metrics. T vel (Lmax) ran ranged from 5 ct, which show ajor contribut d for use as a p he observation  walls and str  shows an ove a red arrow. hool nd because th  significantly a Chapter 4 â R he external sc ged from 88.3 9.0 dBA to 70 s the highest ing factor to th layground, m  team was uctures. At rhead view of e observation ffected by the esults 15 hoolâ  dBA .5 is uch  the Â
Table 4 pre thresholds hour perio School  Buford  Felton  Moffett  Jefferson  Dolores Hu  York  Eucalyptus  Ramona  Washington  Zela Davis  Kornblum Figure 10 p F The outdo threshold l below. sents a break  range from 55 d for the purp Table 4  55 d 31 16 40 69 erta 76 8. 11 7.  6. 14 15 resents this in igure 10. Num or monitor dat evel at each sc down of the n  dBA to 80 dB oses of being a . Number of A BA 6 .3 .7 .5 .4 .1 9 .4 7 3 .5 .6 formation gra ber of Extern a was analyze hool. The sam umber of outd A (in 5 dBA inc ble to compar ircraft Noise Num 0 dBA 31.0 16.7 40.5 69.4 76.1 7.5 10.0 5.6 6.3 10.8 13.7 phically. al Events abov d to determine e threshold le oor aircraft ev rements), and e between sch Events Above ber of Events A 65 dBA 30.5 16.7 38.6 66.7 76.1 1.7 7.2 1.9 5.6 7.2 10.5 e 55 dBA and  the percent o vels from Tabl ents above a g  the number o ools.   a Given Thres bove Threshol 70 dBA 29.8 16.5 19.0 64.8 74.1 0.4 3.4 0.9 4.6 2.4 7.5  70 dBA Thres f time the no e 4 were used iven threshold f events are n hold (per Hou d 75 dBA 26.9 12.6 0.8 46.9 67.4 0.2 0.8 0.5 1.8 0.0 4.1 hold Per Hour ise level was a , and the data Chapter 4 â R  by school. Th ormalized to a r) 80 dB 5.1 1.5 0.3 8.6 22.9 0.0 0.0 0.4 0.7 0.0 1.5  by School bove a given  is given in Tab esults 16 e  oneâ A            le 5Â
School  Buford  Felton  Moffett  Jefferson  Dolores Hu  York  Eucalyptus  Ramona  Washington  Zela Davis  Kornblum As the tabl result, as t airport as w This data is 4.2 Mo Radar data daily noise compute d Appendix B For daily m correspond Table 5.  55 d 89 100 53 70 erta 56 59 75 29  97 61 86 e shows, the t he noise level ell as the roa  again shown Figur deled Noi  containing air  metrics for ea aily external L  for additiona odeling, opera ing to a schoo  Percent of Ou BA 6 % % % % % % % % % % % ime spent abo in the commu d traffic and a graphically in e 11. Percent se Levels craft operatio ch day of the Aeq and Lmax l details). tions occurrin l day. This is t tdoor Time Sp Pe 0 dBA 55% 89% 32% 39% 37% 17% 38% 15% 78% 43% 59% ve a threshold nity surroundi mbient comm Figure 11. of Time Abov ns at LAX were observation pe  values, as wel g between 8:0 he same time ent Above a G rcent of Time A 65 dBA 25% 59% 14% 23% 22% 2% 14% 8% 57% 18% 35%  level varies gr ng each schoo unity noise con e 55 dBA and  used to mod riod. The FAA l as annual ext 0 AM and 3:0 period used to iven Thresho bove Threshold 70 dBA 11% 10% 2% 11% 12% 0% 5% 3% 27% 3% 12% eatly between l will be differe ditions prese 70 dBA Thresh el annual cond âs Integrated N ernal LAeq, ex 0 PM were use  model the an ld at Each Sch  75 dBA 5% 3% 0% 4% 5% 0% 1% 1% 6% 0% 3%  schools. This nt based on p nt. old by School itions at each oise Model (I ternal DNL, an d, as this is th nual schoolâda Chapter 4 â R ool 80 dB 1% 0% 0% 0% 1% 0% 0% 0% 1% 0% 1%  is the expecte roximity to th  school, as wel NM) was used d Lmax (See e time frame y metrics. esults 17 A            d e l as  toÂ
Chapter 4 â Results 18 For the annual modeling, operations from July 1, 2015 through June 30, 2016 were used to compute both schoolâ day and 24âhour metrics. This date range was chosen to provide a full yearâs worth of data while at the same time including the date range of the study period.  Schoolâday external LAeq values for each day in the study period are broken out by school and are presented in Table 6 below.  A comparison of measured aircraft noise levels to the aircraft noise levels computed using RealContoursâ¢Â for each day of the study period is given in Table 7 on the following page. Table 6. Modeled Daily Aircraftâonly Schoolâday External LAeq by School Date Daily LAeq (dBA) Lennox Hawthorne Buford Felton Moffett Jefferson Dolores Huerta York Eucalyptus Ramona Washington Zela Davis Kornblum 6âAprâ16 66.8 66.8 58.3 63.0 68.9 49.6 51.6 46.9 47.6 43.8 45.0 7âAprâ16 66.9 67.1 58.5 63.3 69.0 49.6 51.6 46.9 47.5 43.8 45.0 11âAprâ16 66.4 66.5 58.1 62.7 68.6 49.2 51.1 46.4 47.1 43.4 44.6 12âAprâ16 66.1 66.0 57.7 62.3 68.2 49.0 51.0 46.4 47.1 43.4 44.5 13âAprâ16 66.4 66.3 58.0 62.5 68.5 49.4 51.4 46.8 47.5 43.8 44.9 14âAprâ16 66.6 66.7 58.2 63.0 68.8 49.6 51.6 47.2 47.8 44.2 45.3 15âAprâ16 66.3 66.5 58.0 62.7 68.5 50.2 51.2 46.5 47.2 43.5 44.8 18âAprâ16 66.0 66.9 57.8 63.0 68.2 49.3 51.3 46.8 47.4 43.7 44.8 19âAprâ16 66.6 66.4 58.2 62.7 68.7 49.3 51.1 46.5 47.2 43.5 44.7 20âAprâ16 66.7 66.5 58.3 62.8 68.8 49.5 51.5 46.9 47.5 43.8 45.0 21âAprâ16 66.9 67.5 58.6 63.7 69.0 49.7 51.7 47.0 47.7 44.0 45.1 22âAprâ16 66.1 66.0 57.7 62.3 68.2 49.4 51.5 47.0 47.6 43.9 45.0 25âAprâ16 66.2 66.2 57.8 62.5 68.4 49.0 50.9 46.3 47.0 43.3 44.4 26âAprâ16 66.2 66.3 57.8 62.6 68.3 49.1 51.1 46.5 47.1 43.4 44.6 27âAprâ16 66.0 66.4 57.7 62.6 68.2 49.3 51.6 46.9 47.6 43.8 44.9 28âAprâ16 66.7 66.6 58.3 62.9 68.8 49.6 51.7 47.0 47.7 43.9 45.0 29âAprâ16 66.5 67.1 58.2 63.2 68.7 49.4 51.4 46.8 47.5 43.8 44.9 Annual* 66.6 66.7 58.4 68.6 63.0 49.5 51.4 46.7 47.4 43.7 44.9 Note: Values in bold text denote days when observation sessions occurred at a school *2016 annual schoolâday LAeq (8aâ3p)
Chapter 4 â Results 19 Table 7. Comparison of Measured to Modeled 7âHour External LAeq Date School Measured LAeq (dBA) Measured Aircraftâonly LAeq (dBA) Modeled Aircraftâ only LAeq (dBA) Difference Measured vs. Modeled Aircraftâonly LAeq (dBA) 6âAprâ16 Buford 67.9 67.0 66.8 0.2 7âAprâ16 Buford 68.3 65.4 66.9 â1.5 11âAprâ16 Felton 68.1 64.5 66.5 â2.0 12âAprâ16 Moffett 62.7 60.3 57.7 2.6 13âAprâ16 Moffett 61.2 60.1 58.0 2.1 14âAprâ16 Jefferson 68.9 63.5 63.0 0.5 15âAprâ16 Dolores Huerta 70.7 65.2 68.8 â3.6 15âAprâ16 Jefferson 64.6 61.8 62.7 â0.9 18âAprâ16 Dolores Huerta 66.4 65.8 68.2 â2.4 18âAprâ16 Jefferson 65.0 64.0 63.0 1.0 19âAprâ16 Dolores Huerta 66.0 65.6 68.7 â3.1 20âAprâ16 York 58.3 51.8 49.5 2.3 21âAprâ16 York 59.8 53.7 49.7 4.0 21âAprâ16 Jefferson 67.9 63.7 63.7 0.0 22âAprâ16 Eucalyptus 63.6 55.2 51.5 3.7 25âAprâ16 Eucalyptus 64.7 54.4 50.9 3.5 26âAprâ16 Ramona 61.9 59.6 46.5 13.1 27âAprâ16 Washington 70.5 58.3 47.6 10.7 28âAprâ16 Zela Davis 63.0 44.9 43.9 1.0 29âAprâ16 Kornblum 68.1 61.9 44.9 17.0 Note: Difference between modeled LAX activity and measured aircraft â over LAeq As the table shows, there is a discrepancy between the measured and modeled values, particularly in the Hawthorne schools of Ramona, Washington, and Kornblum. This discrepancy may at first seem rather large, however it is easily explained by the fact that the modeled values only consider impacts due to operations at LAX. Aircraft noise at Hawthorne schools is dominated by general aviation activity at Hawthorne Airport.9 Another consideration in this discrepancy is the volume of noise produced by local surface transportation, pedestrian traffic, and the ambient background noise of the neighborhood and school of concern. Because only aircraft operations were considered in the modeling, these factors were not considered in the modeling, but still would have contributed to the measured noise levels. Similar to Table 6, Table 8 presents the modeled daily Lmax values broken out by date and school. Again, the data shows a larger discrepancy between the measured and modeled results at Hawthorne schools and Lennox schools. 9 Jack Northrop Field/Hawthorne Municipal Airport (KHHR) is a small GA airstrip in Hawthorne, CA which lies closer in proximity to the Hawthorne schools than LAX. HHR has approximately 100 based aircraft (primarily single engine piston fixed wing aircraft) and approximately 80,000 operations annually.Â
Chapter 4 â Results 20 Table 8. Modeled Daily Aircraftâonly Schoolâday External Lmax by School Date Daily Lmax (dBA) Lennox Hawthorne Buford Felton Moffett Jefferson Dolores Huerta York Eucalyptus Ramona Washington Zela Davis Kornblum 6âAprâ 16 91.0 90.9 79.3 85.3 94.0 67.4 70.9 66.3 67.0 63.0 63.8 7âAprâ 16 90.5 90.4 79.6 85.1 93.4 64.5 68.7 63.4 63.9 59.2 60.1 11âAprâ 16 85.2 89.8 73.6 82.2 88.2 64.5 68.6 63.0 63.9 59.2 60.1 12âAprâ 16 84.9 89.7 73.5 83.3 88.2 64.5 68.6 63.0 63.9 59.2 60.1 13âAprâ 16 85.0 88.3 73.5 81.5 88.2 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 14âAprâ 16 85.3 89.7 73.4 84.2 88.2 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 15âAprâ 16 85.0 89.4 73.5 83.9 88.2 77.4 68.6 63.0 63.9 59.2 60.1 18âAprâ 16 85.0 89.7 73.8 83.1 88.0 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 19âAprâ 16 85.1 84.9 73.4 79.3 88.2 64.5 68.6 63.0 63.9 59.2 60.1 20âAprâ 16 85.4 84.9 73.4 79.5 88.2 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 21âAprâ 16 85.3 89.7 73.6 83.1 88.2 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 22âAprâ 16 85.3 86.3 73.5 80.2 88.2 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 25âAprâ 16 85.1 87.6 74.1 81.2 88.0 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 26âAprâ 16 84.0 89.7 71.9 83.1 86.7 64.5 68.6 63.0 63.9 59.2 60.1 27âAprâ 16 85.2 89.9 73.5 83.0 88.2 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 28âAprâ 16 85.0 88.3 73.5 81.3 88.2 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 29âAprâ 16 85.1 90.8 74.0 83.7 88.2 64.5 68.6 63.4 63.9 59.2 60.1 Annual 85.7 89.9 74.2 88.4 83.7 66.3 68.9 63.4 64.2 59.5 60.6 Note: Values in bold text denote days when observation sessions occurred at a school Table 9 presents the modeled annual average external DNL, external 24âhour Lmax, and 24âhour external LAeq, and schoolâday external LAeq, using the operations from July 1, 2015 to June 30, 2016. The same location points from Table 8 were used for this modeling. Â
Chapter 4 â Results 21 Table 9. Modeled Annual Aircraftâonly DNL, 24âhour Lmax, 24âhour LAeq, and Schoolâday LAeq School DNL 24 Hour Lmax 24 Hour LAeq Schoolâday LAeq Buford 69.7 90.8 65.5 66.6 Felton 70.0 93.1 65.6 66.7 Moffett 61.5 79.9 57.2 58.4 Dolores Huerta 71.4 93.1 67.4 68.6 Jefferson 66.3 87.1 61.9 63.0 York 53.8 69.4 48.4 49.5 Eucalyptus 56.5 69.3 50.5 51.4 Ramona 51.6 64.2 45.7 46.7 Washington 52.3 65.3 46.4 47.4 Zela Davis 48.2 64.3 42.6 43.7 Kornblum 49.3 64.9 43.7 44.9 4.3 Classroom Observations An initial power calculation suggested that 250 classrooms across 21 schools were required in order to be statistically relevant. Unfortunately, due to the unforeseen change in study areas, only 148 classrooms across 11 schools in both the Lennox and Hawthorne school districts were actually observed, as mentioned at the beginning of this chapter. Regardless, there was sufficient data to find significant associations between noise exposure and classroom observations. Table 10 presents the total amount of time each subject type was taught, as well as the mitigation status of each school. The primary academic subjects being taught during the observation sessions were English and math.  Table 10. Total Subject Time and Mitigation Status by School School District Mitigated Total Subject Time (minutes) English Math Science Social Studies Other Buford Lennox No 690 577 64 36 151 Felton Lennox Yes 342 333 124 29 106 Moffett Lennox Underground 411 159 169 8 232 Dolores Huerta Lennox Yes 423 337 64 0 63 Jefferson Lennox No 185 1 0 64 191 York Hawthorne No 296 235 13 32 78 Eucalyptus Hawthorne No 217 670 0 0 230 Ramona Hawthorne No 398 164 33 25 365 Washington Hawthorne No 471 109 12 83 109 Zela Davis Hawthorne No 356 90 0 0 61 Kornblum Hawthorne No 49 76 66 123 117 Total 3,837 2,751 544 400 1,702 At the time of this study, only Felton and Dolores Huerta Elementary Schools in the Lennox District had been mitigated by Los Angeles World Airports (LAWA), the owner/operator of LAX. Mitigation began at Buford Elementary on July 5, 2016, and there are plans underway to mitigate Jefferson Elementary in 2017.   Moffett Elementary exists as a special case as, having been built out of a decommissioned bomb shelter, its construction is mostly underground. There are currently no plans to mitigate this school, as it is unlikely that further construction measures would be able to reduce aircraft noise at this school any further. There are currently no intentions of mitigating any Hawthorne schools, as they are all well outside of the LAX DNL 65 dBA contour and are thus ineligible for sound insulation funding at this time.Â
Similar to T monitor da School  Buford  Felton  Moffett  Jefferson  Dolores Hu  York  Eucalyptus  Ramona  Washington  Zela Davis  Kornblum Unlike the consistent should be This data is Because th classrooms removed p able 5, Table ta. Table 1  55 d 58 55 54 58 erta 52 61 69 53  65 54 53 outdoor time across all scho similar betwee  presented gr Figure 12. P e presence of , Table 12 pre rior to calcula 11 presents th 1. Percent of BA 6 % % % % % % % % % % % above percent ols and all thr n schools, eve aphically in Fig ercent of Tim the observatio sents the sam tion of the per e percent of ti Indoor Time S Pe 0 dBA 38% 30% 30% 37% 31% 38% 50% 35% 40% 29% 30% ages presente esholds. This i n with varying ure 12. e Above 55 dB n team may h e data from Ta cent time abo me above a gi pent Above a rcent of Time A 65 dBA 17% 9% 11% 16% 12% 16% 26% 16% 16% 14% 14% d in in Table 5 s consistent w  outdoor noise A and 70 dBA ave impacted ble 11 with th ve.  ven threshold Given Thresho bove Threshold 70 dBA 5% 2% 2% 5% 3% 3% 8% 3% 3% 6% 4% , the values giv ith expectation  levels.  Threshold by in some way t e first 30 minu calculated fro ld (No Clippin  75 dBA 1% 0% 0% 1% 0% 0% 1% 0% 0% 3% 1% en here are m s, as the indo  School (No Cl he attention o tes of each se Chapter 4 â R m the indoor n g)  80 dB 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1% 0% ore or less or noise levels ipping) f the children ssion having b esults 22 oise A             in the eenÂ
School  Buford  Felton  Moffett  Jefferson  Dolores Hu  York  Eucalyptus  Ramona  Washington  Zela Davis  Kornblum This data is F As is show (compare t and most v 4.3.1 St As discusse actions of Student ob grade class Table 13 sh Table 12. P  55 d 61 58 56 63 erta 55 64 73 57  64 60 50  presented gr igure 13. Perc n, even with th o Table 11 an alues increase udent Obs d in Chapter 2 students, logg servations we es were also o ows the brea ercent of Indo BA 6 % % % % % % % % % % % aphically in Fig ent of Time Ab e clipping the d Figure 12). F  by an average ervations  each observe ing the times w re primarily pe bserved at Bu kdown of obse or Time Spen Pe 0 dBA 42% 32% 31% 40% 33% 41% 55% 38% 39% 32% 31% ure 13. ove 55 dBA a  values remain urther, the diff  of 1% (of the d classroom w hen a studen rformed in th ford Elementa rved classroom t Above a Give rcent of Time A 65 dBA 20% 10% 12% 18% 13% 19% 29% 17% 15% 16% 15% nd 70 dBA Thr  more or less erences betw  total observa as designated t becomes dist ird, fourth, an ry in the Lenn s at each sch n Threshold ( bove Threshold 70 dBA 6% 2% 3% 5% 3% 4% 9% 4% 4% 7% 5% eshold by Sch consistent acr een the clippe tion time at ea  an observer w racted as well d fifth grade c ox District. ool by grade. 30 Minute Cli  75 dBA 1% 0% 0% 1% 1% 0% 1% 0% 1% 3% 1% ool (30 Minut oss all schools d and unclippe ch school).  ho would wat  as the source lassrooms, how Chapter 4 â R pping) 80 dB 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1% 0% e Clipping) and all thresh d data are sm ch and record  of the distract ever, four sec esults 23 A            olds all,  the ion. ondÂ
Chapter 4 â Results 24 Table 13. Grades of Observed Classrooms by School  School District Grade Total Second Third Fourth Fifth Buford Lennox 4 5 5 4 18 Felton Lennox 0 4 4 4 12 Moffett Lennox 0 6 5 5 16 Jefferson Lennox 0 6 5 5 16 Dolores Huerta Lennox 0 4 4 3 11 York Hawthorne 0 4 3 3 10 Eucalyptus Hawthorne 0 8 6 5 19 Ramona Hawthorne 0 4 4 4 12 Washington Hawthorne 0 4 4 4 12 Zela Davis Hawthorne 0 4 4 4 12 Kornblum Hawthorne 0 4 3 3 10 Total 4 53 47 44 148 Table 14 presents the total number of minutes students were observed to be either actively learning or distracted at each school as well as the calculated ratio of the time spent distracted to time spent learning. Table 14. Total Time Learning vs. Distracted by School School Total Learning Time (minutes) Total Distracted Time (minutes) Ratio (Distracted:Learning) Buford 319 135 42% Felton 208 83 40% Moffett 184 56 30% Dolores Huerta 180 51 28% Jefferson 177 56 32% York 128 39 30% Eucalyptus 173 60 35% Ramona 167 19 11% Washington 123 42 34% Zela Davis 77 33 43% Kornblum 77 33 43% Figure 14 below presents a breakdown of the different sources for student distractions by the total number of observances.Â
The predo number of includes pr daydreami Of particul day of the low, less th individually noise even recorded a 4.3.2 Te Table 15 p voice, had minant source  distraction ev imarily distrac ng.  ar interest to t study period. T an 0.1%. The  for two minu ts, but if they s a distraction acher Obs resents a summ their voice ma Figure  of distraction ents. The seco tions that the his study is th he overall pe reason for this tes at a time, were not being  event. ervations ary of the tot sked by extern  14. Student D for students w nd largest sou students caus e fact that the rcentage of dis  happening is it is possible th  observed at t al number of al noise, or ha istraction So as other stude rce of distract e to themselve re were no ob tractions caus likely methodo at other stude he time when minutes teach d to raise the urces by Coun nts, which ac ions was âothe s, such as play served aircraft ed by other tr logical; since nts were dist  it occurred th ers at each sch ir voice while t t counted for 50 râ at 29.2%. T ing with vario  noiseârelated ansportation n each student w racted by tran en it would no ool used thei eaching. Chapter 4 â R .9% of the tot his category us items and  distractions o oise was also as observed sportation rela t have been r normal teach esults 25 al n any very ted ingÂ
Figure 15 p voice) by t Unsurprisi logged tea prevalent o Of note is t Washingto 4.4 Sta Analyses w characteriz Learners (E Teacher vo the onset o across the resents a brea he total observ ngly the norma cher observati f the speaking he fact that te n Elementary, tistical An ere performed ed to have hig LL). In most sc iceâraising and f the event, a classroom ses Table 15 School Buford Felton Moffett Dolores Hue Jefferson York Eucalyptus Ramona Washington Zela Davis Kornblum kdown of teac ed duration o Figure 15. l teaching voi ons. Teachers  modes at 3.2 achers raising  consistently t alysis  on measured h levels of stu hools over 90  masking even nd also wheth sion.  . Summary of Teaching T (minute 564 275 370 rta 264 292 106 587 326  316 234 215 her speaking f each mode. Observed Tea ce dominated speaking with %.   their voice we wo of the nois  data from 13 dents in receip % of the stude ts were analy er noise expos Teacher Obser ime s) Masking (minut 17 2 8 33 6 1 1 13 1 5 0 modes (i.e. no cher Speaking the teacher sp  a raised voice re most often iest schools in 4 classrooms a t of free scho nts were ethn zed in terms o ure was assoc vations by Sc Time es) Raised Tim (minu 63 0 7 0 3 0 1 4 19 1 0 rmal teaching  Modes by Du eaking modes  accounted fo  recorded at B  each district a cross all 11 st ol meals and w ically Hispanic f whether nois iated with the hool   Voice e tes)         1   voice, raised v ration  at 88.5% of th r 8.3% and ma uford Elemen ccording to m udy schools.  A ho were Engl .  e exposure w  number of the Chapter 4 â R oice, and mas e total duratio sking was the tary and easured data. ll schools wer ish Language as associated w se events obs esults 26 ked n of least e ith ervedÂ
Chapter 4 â Results 27 While student distraction was observed in the classrooms, the frequency of events of this type was very low, and as such no analyses were performed on them. Simultaneous with classroom observations, acute noise monitoring was undertaken within (internal) and outside (external) the classroom. Acute noise metrics include the internal and external LAeq during the observation session (representing the Aâweighted total sound energy over the course of the classroom observation session); internal and external TA metrics, representing the percentage of time during the classroom observation session that internal or external noise was above a specified dBA level; and internal and external NA metrics, representing the number of external aircraft noise events above a specified dBA level observed during the classroom observation session.  Chronic external noise exposure for the schools was also examined, using external LAeq 24 hours, which represents the Aâweighted total sound energy at each school over a 24âhour period. In this case, estimated for a oneâyear period using airport operation data. All statistical analyses take school level factors including the ethnicity of the students, the percentage of students in receipt of free school meals, and the percentage of students who were ELL. The academic subject being taught (e.g. reading, math) during the observation period was also taken into account. 4.4.1 Acute Noise Exposure and the Onset of Teacher Voice-Masking Events Analyses examined how acute noise exposure over shortâtime periods (1 second, 5 seconds, 10 seconds and 30 seconds) related to the start of a teacher voiceâmasking or voiceâraising event being observed. Internal and external noise metrics were examined, focusing on LAeq and the time above (TA) metrics.  Table 16 below presents the ranges (in dBA for LAeq and percent for TA metrics) of mean internal and external noise immediately preceding a teacher voiceâmasking event. Table 16. Ranges of Mean Internal and External Noise Before a VoiceâMasking Event Internal/External Metric Time Before Onset of Event 1 Second 5 Seconds 10 Seconds 30 Seconds Internal LAeq 55â70 dBA 56â64 dBA 56â63 dBA 56â64 dBA Internal  TA55 â 0â64% 0â65% 0â53% Internal TA60 â 0â55% 0â55% 0â49% Internal TA65 â 0â21% 0â18% 0â13% External LAeq 53â69 dBA 54â68 dBA 55â67 dBA 54â67 dBA External TA55 â 0â68% 0â66% 0â43% External TA60 â 0â65% 0â63% 0â44% External TA65 â 0â50% 0â47% 0â30% Internal and external LAeq 1 second, 5 seconds, 10 seconds, and 30 seconds were significantly associated with the onset of voiceâmasking events. A 1 dBA increase in internal LAeq 1 second, 5 seconds, 10 seconds, and 30 seconds was associated with a 4â7% increase in the odds for a voiceâmasking event being observed. A 1 dBA increase in external LAeq 1 second, 5 seconds, 10 seconds, and 30 seconds was associated with a 5â6% increase in the odds for a voiceâmasking event being observed. These associations were not changed when internal LAeq was taken into account.  Internal and external TA metrics 5, 10, and 30 seconds were significantly associated with voiceâmasking events. A 1% increase in internal TA 55 dBA, 60 dBA, and 65 dBA,  5, 10, and 30 seconds before increased the odds of a Acute Noise Metrics Included: ï§ Internal & external LAeq (1, 5, 10 and 30 seconds) ï§ Internal & external Time Above (TA) ï§ Internal & external Number Above (NA)
teacher vo seconds be Interesting seem to al association before. Th noise expo the mean L 30 second 4.4.2 A O Ev Similar to T dBA for LA internal an Internal/E Inter Inter Inter Inter Exter Exter Exter Exter Internal LA events, bu internal LA being obse The differe indicate th contrasts w Internal TA external TA associated There is co external LA the hypoth metric tim 4.4.3 A Another w classroom iceâmasking ev fore increased ly, for all these ter the strengt  to the metric is may be acco sure over thes Aeq ranges ar metrics. cute Noise nset of Tea ents able 16, Table eq and percen d external noi Table 17. xternal nal nal  nal nal nal nal nal nal eq 1 second, 5 t external LAeq eq 1 second, 5 rved by 5â9%. nt findings for at voiceâraisin ith the findin 60 and TA65 m 55, TA60, and  with a 1% incr nsistency betw eq and extern esis that inter e frame did no cute Noise ay the data wa sessions with ent by 1%. A 1  the odds of a  analyses for h of the assoc s assessing a f unted for by t e timeâframes e similar acros Exposure a cher Voice  17 presents t t for TA metric se immediatel  Ranges of Me Metric LAeq TA55 TA60 TA65 LAeq TA55 TA60 TA65  seconds, 10 s  1 second, 5 s  seconds, 10 s  internal versu g is more stron gs for voiceâm etrics were a  TA65 were no ease in the od een the findin al TA were no nal noise migh t seem to grea Exposure a s examined w the number of % increase in  teacher voice both the LAeq iation observe ew seconds he stability of : for example, s the1 second nd the -Raising he ranges (in s) of mean  y preceding a an Internal an 1 Second 57â65 dBA â â â 53â66 dBA â â â econds, and 3 econds, 10 sec econds, and 3 s external LAe gly associated asking events, ssociated with t. A 1% increa ds of a teache gs for the two t associated w t be more imp tly alter the st nd the Nu as by compari  teacher voice external TA 55 âmasking even  and TA metric d: the metric a   to teacher voiceâ d External No Tim 5 Sec 50â66 0â4 0â2 0â1 53â66 0â3 0â2 0â2 0 seconds wer onds, and 30 0 seconds befo q in relation t  with internal where both in  the onset of v se in TA60 and r voiceâraising  external met ith the onset o ortant for tea rength of the mber of Tea ng the associa âmasking even Dat eve abo asso  dBA, 60 dBA, t by 1%. s, the time fra ssessing 30 se raising event. ise Before a V e Before Onset onds  dBA 0% 9% 5%  dBA 5% 9% 3% e significantly seconds befor re increased o the onset of  noise levels th ternal and ext oiceâraising e  TA65  5, 10,  event.  rics, with the f f teacher voic cher voiceârais associations o cher Voic tions between ts observed a a indicates nts may be ve a certain ciations wit  and 65 dBA,  me immediate conds before oiceâRaising E  of Event 10 Seconds 52â67 dBA 0â39% 0â26% 0â16% 53â67 dBA 0â38% 0â29% 0â20%  associated wi e were not. A the odds for a teacher voice an external n ernal LAeq sho vents, but inte and 30 second indings indica eâraising even ing events. Ag bserved.  e-Masking  the acute noi cross the class that the num more signific threshold i h teacher v Chapter 4 â R 5, 10, and 30 ly before did showed a sim vent 30 Second 54â65 dB 0â41% 0â28% 0â12% 56â66 dB 0â40% 0â28% 0â19% th voiceâraisin 1dBA increase voiceâraising e âraising events oise levels. Thi wed associat rnal TA55 and s before were ting that both ts. This suppo ain, the noise Events se metrics from room session. ber of noise ant than tim n terms of oice-maskin esults 28 not ilar s A A g  in vent  may s ions.   rts   the NA e g.
observed i TA metrics in a classro Internal NA NA55, NA7 1 voiceâma 1 noise eve by 10%; an External N events, bu associated The lack of probably in the data.  Contrastin events per voiceâmask 4.4.4 A Association classroom dBA, falling 80 dBA. No sessions, 2 Internal TA external TA by 12% and raising eve risk for 1 v across the Internal an increase in observing event. The raising eve A 1 noise e increase in and NA70 Increas increas internal the risk n 10% of the s  were not sign om session. 60 and NA65 0, NA75 and N sking events b nt increase in d 2 or more vo A55, NA60, NA t NA75 and NA  with a 11â15%  associations f dicative of th g the NA and T  se, rather tha ing events. cute Noise s of the NA m session were a  to less than 1  teacher voice  or more even 55, TA60 and 55, TA60 and  for 2 or more nt by 17% and oiceâraising ev increasing noi d external NA  internal NA55 0â1 voiceâraisin  higher interna nts (33% and 1 vent increase  the risk for ob was associated es in dBA lev es in numbe and extern of voice-rais essions, and 3 ificantly assoc showed signif A80 did not. A y 9%; 1 to 2 vo  internal NA60 iceâmasking e 65 and NA70 80 did not. A  increase in th or internal NA e few events o A metric resu n the time spe Exposure a etrics and TA lso examined  at 80 dBA. Th âraising event ts were observ TA65 were ass  TA65 were no  voiceâraising  for 2 or more ent by 24% an se metrics, it a  metrics showe , NA60, NA65, g events, and l NA metrics ( 13%) than the in external NA serving 0â1 vo  with a 9â10% el for intern r of events f al NA metric ing events. or more event iated with an i icant associati  1 noise event iceâmasking e  was associate vents by 13%. showed signifi 1 noise event i e risk for obse  metrics great bserved at the lts, one interpr nt above a cer nd the Nu metrics with th . In these analy e mean extern s were observ ed in 23% of t ociated with t t. A 1% increa events by 7%.  voiceâraising e d for 2 or mor ppears that th d association  NA70, and NA  a 11â113% inc NA75 and NA8  NA55 to NA7 55, NA60, NA6 iceâraising eve  increase in th al TA and or both s increases metrics dBA leve they ind observa observa the TA m exposur For thes were ob observe s were observ ncreased risk f ons with the n  increase in in vents by 11% d with increas  cant associatio ncrease in ext rving more th er than 70 dBA se levels, resu etation of the tain noise thre mber of Tea e number of t ses the mean al NA per hou ed in 63% of th he sessions. he number of se in internal T  A 1% increase vents by 10% e voiceâraising e risk increase s with the num 75 was assoc rease in the ri 0) were assoc 0 metrics, whi 5, NA70, NA7 nts. A 1 noise e risk for obse (the number o l) are particul icate the num tion period or tion period. W etrics, as TA i e over longer e analyses, no served in 51% d in 22% of th ed in 17% of t or observing 1 umber of teac ternal NA65 in and 2 or more ed risk of obse ns with the nu ernal NA55, N an 2 voiceâma  and external lting in low po  findings may shold that is m cher Voic eacher voiceâ  internal NA pe r ranged from e sessions, 1 e teacher voiceâ A55 increased  in internal TA . A 1% increas  events by 17% s as the dBA l ber of teache iated with a 11 sk for observin iated with larg ch showed sim 5, and NA80 w  event increas rving more tha f noise events arly suited to t ber of noise ev in this case, o e also carried s a good meth periods of the  teacher voice  of the session e sessions, 2 e he sessions. In , 2, or 3 or mo her voiceâmas creased the r  voiceâmaskin rving 0 to 1 v mber of teac A60, NA65, an sking events. NA metrics gr wer to test th be that it is th ore importan e-Raising E raising events r hour ranged  22 at 55 dBA, vent was obs raising events  the risk for 1 60 increased t e in internal TA . Comparing evel for the TA r voiceâraising â30% increase g more than er increases in ilar increases as associated e in external N n 1 voiceârais Chapter 4 â R  above a certa his approach, ents across th ne hour of the out this analys od of characte classroom ses âmasking even s, 1 event was vents were ternal and ext re masking ev king events, b isk of observin g events by 13 oiceâmasking e her voiceâmas d NA70 was eater than 75 ese associatio e number of n t for teaching vents observed acro  from 19.7 at  falling to 2.5% erved in 14% o  observed, but voiceâraising e he risk for 1  v 65 increased these findings  metric increa  events. A 1 ev  in the risk for 1 voiceâraising  the risk for v  in risk (9â15%  with an 8â20% A55, NA60, N ing event.  esults 29 in  as e  is for rizing sions. ts  ernal ents ut g 0 to %. A vents king dBA is ns in oise  ss the 55  at f the  vent oiceâ the  ses.  ent   oiceâ ).   A65,Â
Contrastin associated showed as raising eve than the ti 4.4.5 C The model A 1 dBA inc the risk for The data s masking ev be associat voiceâmask masking ev The data s Using our e with a 130 events. 4.4.6 C Table 18 a internal no of the outc the interna association events. All of internal teacher vo noise metr teacher vo For the nu show assoc voiceâraisin with teach External TA events. Int events. To some ex external no g the findings  with voiceârai sociations with nts, and also s me above. hronic Airc ed annual exte rease in exter  observing mo uggest a doseâ ents. Using es ed with an 80 ing events. A ents by 13% a uggest a doseâ stimates, we % increase in r omparison nd Table 19 su ise metrics an omes, respect l and external s with the ons of the interna TA55, showed iceâraising eve ics showed as iceâraising eve mber of event iations with t g. External TA er voiceâmask  metrics show ernal TA metri tent, we migh ise metrics, g for the NA and sing events, ye  voiceâraising uggest that in raft Noise E rnal LAeq 24 nal LAeq 24 ho re than 2 voic response relat timates, it wa % increase in r 1 dBA increase nd the risk for response relat calculate that isk for 0â1 voic of Findings mmarize wher d external noi ively. For the  noise metrics et of teacher v l noise metrics  associations w nts, yet none sociations with nts. s, both interna eacher voiceâm  metrics show ing and teache ed no associa cs showed ass t expect to ob iven the high c  TA metrics, w t for the exter  events. These terms of exter xposure hour for each s urs increased eâmasking eve ionship betwe s calculated th isk for 1â2 voi  in external LA  observing mo ionship betwe a 10dBA increa eâraising even Across No e statistically se metrics, for onset of event  examined sho oiceâmasking , with the exce ith the onset of the externa  the onset of l and external asking and te ed no associat r voiceâraising tions with num ociations with serve similar a orrelations be e observe tha nal noise met  findings confi nal noise that chool ranged  the risk for ob nts by 17%.  en annual ext at a 10 dBA in ceâmasking ev eq 24 hours in re than 1 voic en annual ext se in annual e ts and a 210% ise Metrics significant asso  each s, all wed  ption  of l  NA acher ions . ber of teache  the number o ssociations of tween noise m Th e st in w h t internal TA a rics only exter rm the import  the number o from 42.6 dBA serving 1â2 vo ernal LAeq 24 crease in annu ents and a 170 creased the r eâmasking eve ernal LAeq and xternal LAeq 2  increase in ris ciations were r masking eve f voiceâraising  all the interna etrics. e link betw xposure and udy team e crease in an ould be ass igher risk for nd internal NA nal NA and no ance of intern f events may b  to 67.4 dBA i iceâmasking e hours and the al external LA % increase in isk for observi nt by 21%.  the risk of vo 4 hours woul k for more th  observed bet nts or teacher  events but no l noise metric een chronic classroom stimates tha nual extern ociated with voice-raisin Chapter 4 â R  were both t external TA al noise for vo e more impor n the data sam vents by 8% a  risk of voiceâ eq 24 hours w risk for more t ng 0â1 voiceâ iceâraising eve d be associate an 1 voiceârais ween each of  voiceâraising t voiceâmaskin s and of all the aircraft nois behavior: Th t a 10dBA al LAeq 24 H significantl g events. esults 30 iceâ tant ple. nd ould han 2 nts. d ing the g  e e rs y
Chapter 4 â Results 31 Table 18. Summary of Associations Observed Between Internal Noise Metrics and Key Outcomes Onset of the Event Number of the Event Observed Teacher Voiceâ masking Teacher Voiceâ raising Student Distraction Teacher Voiceâ masking Teacher Voiceâ raising Student Distraction ShortâTime Period Metrics LAeq 1 Second X X LAeq 5 Second X X LAeq 10 Second X X LAeq 30 Second X X TA55 5 Second X X TA55 10 Second X X TA55 30 Second X X TA60 5 Second X X TA60 10 Second X X TA60 30 Second X X TA65 5 Second X X TA65 10 Second X X TA65 30 Second X X Entire TestâSession Metrics NA55 X X NA60 X X NA65 X X TA55 X X TA60 X X TA65 X XÂ
Chapter 4 â Results 32 Table 19. Summary of Associations Observed Between External Noise Metrics and Key Outcomes Onset of the Event Number of the Event Observed Teacher Voiceâ masking Teacher Voiceâ raising Student Distraction Teacher Voiceâ masking Teacher Voiceâ raising Student Distraction ShortâTime Period Metrics LAeq 1 Second X X LAeq 5 Second X X LAeq 10 Second X X LAeq 30 Second X X TA55 5 Second X X TA55 10 Second X X TA55 30 Second X X TA60 5 Second X X TA60 10 Second X X TA60 30 Second X X TA65 5 Second X X TA65 10 Second X X TA65 30 Second X X Entire TestâSession Metrics NA55 X X NA60 X X NA65 X X TA55 X X TA60 X X TA65 X X Annual LAeq for Aircraft Noise X X 4.5 Teacher Surveys The teacher noise survey assessed a range of demographic factors, perceived health, noise annoyance, perceived interference of noise on school activities, and the perceived impact of aircraft noise on student and teacher behaviors. A total of 105 teachers from nine of the 11 observed schools participated in the teacher survey. A summary of participant data is given in Table 20.Â
Survey par accounted representa should not Survey res were from 55 dBA LAe distributio Variable Gender Male Female Grade Taught Kindergarten Grade 1 Grade 2 Grade 3 Grade 4 Grade 5 Age Years Teaching ticipation varie  for 38% of the tiveness of th  be thought of ults were linke  schools expos q. There were n of participan Figure 16 Tab Percent  12.4  83.7  7.6  9.5  8.6  23.8  26.7  23.8  d by school. T  total data set e teacher surv  as representa d to modeled ed to less than  no participan ts by their res . Number of P le 20. Summa Numbe 104 13 91 105 8 10 9 25 28 25 105 105 wo of the stud . This differen ey and may int tive of teache external LAeq  50 dBA LAeq ts from schoo pective school articipants by ry of Survey R r Avera 45 18 y schools pro ce in participa roduce bias in r attitudes to n values for eac , and the rema ls in the 50â54 âs LAeq.  Aircraftâonly E espondents ge StanDevi 9 9 duced no part tion necessari to the finding oise in these h school. Appr ining 59% wer .9 dBA LAeq ra xternal LAeq dard ation Missi 1 0 .0 0 .5 0 icipants, while ly influences th s. For this reas districts. oximately 41% e from school nge. Figure 16 24 hours at Sc Chapter 4 â R ng data % (n) % (1) % (0) % (0) % (0)  just one scho e on, the survey  of the partic s exposed to o  below shows hool esults 33 ol  ipants ver  theÂ
4.5.1 P One of the perception with an av according t linear regr differences exposed to Figure 17 p Another po failures in of 100) in o differences school, or t responden Figure 18 p erceived H  survey items  of stress in th erage score of o demograph ession, the diff  were found w  LAeq above 5 resents the di rtion of the su perception, m ur sample, wi  in scores whe he school exte ts typically sco resents the CF ealth completed by e past month. 13.30 (standa ic factors, it sh erences in PSS hen comparin 0 dBA. stribution of P P Complete Da Missing Data Missing Data Missing all 10 rvey containe emory and mo th a mean sco n controlling f rnal LAeq. As red higher tha Q score distri teachers was t  Scores on the rd deviation 5 ould be noted  scores by sch g schools exp SS scores and Figure 17. Dis Table 21. P SS Data Availab ta for 10 Quest  for 1 Question  for 7 Questions  Questions d the Cognitiv tor function. S re of 30.77 (st or age, grade with the PSS, n male respon bution and Tab he Perceived S  total PSS rang .47). While the  that females t ool external LA osed to extern Table 21 prese tribution of PS SS Data Availa le ions  e Failures Que cores on the C andard deviati taught, schoo the only signif dents.  le 22 present tress Scale (P ed from 3 to 3 re were few s ypically score eq were anal al LAeq above nts the availa S Scores bility N (%) 95 (90.5 4 (3.8) 1 (1.0) 5 (4.8) stionnaire (CF FQ ranged fro on 14.01). Aga l, years teachin icant factor wa s the data ava SS), which asse 0 (out of a po ignificant diffe d higher than yzed, howeve  55 dBA to tho bility of data f ) Q), which asse m 6 to 67 (out in, there were g in total, yea s gender, as a ilability for this Chapter 4 â R sses the ssible high of 3 rences in PSS males. Using a r no significant se schools no or this survey sses selfârepo  of a possible  no significant rs teaching at gain, female  survey item. esults 34 0),   t item. rted high  theÂ
4.5.2 N A portion o occurrence reported s hearing air when teac noise when There were found that to report a 79% of res 17.1% repo annoyance annoyed b Of particip very annoy oise Annoy f the survey q  as well as the ometimes, oft craft noise. Al hing, however  teaching.  no difference  teachers from ircraft noise a pondents repo rted always h , and 51.4% re y road traffic. ants respondin ed by noise fr C Complete Da Missing Data Missing Data Missing all 2 ance uestions focus  effects of noi en or always h most twoâthird  25.4% of resp s in aircraft no  schools that a nnoyance at sc rted sometim earing road tra ported slight o g to question om other stud Figure 18. Dis Table 22. C FQ Data Availab ta for 25 Quest  for 1 Question  for 2 Questions 5 Questions ed on noise a se events from earing aircraft s of the respo ondents repor ise annoyanc re exposed to hool than tea es, often, or a ffic. Of these, r moderate a s on studentâc ents, compare tribution of CF FQ Data Avail le ions  nnoyance and  aircraft, road  noise around ndents report ted being sligh e levels based  55 dBA exter chers from sch lways hearing  41.9% of resp nnoyance. The aused noise, 4 d with 47.8% Q Scores ability N(%) 88 (83.8 8 (7.6) 2 (1.9) 7 (6.7) asked teacher  traffic, and st their school, a ed not being a tly, moderate on demograp nal LAeq or hig ools exposed road traffic no ondents repo re were no re 4.8% reported who reported ) s to rate the f udents. 80.9% nd 28.6% repo nnoyed by air ly, or very ann hic factors, ho her were seve to less than 50 ise around the rted no road tr spondents wh  being slightly no annoyance Chapter 4 â R requencies of  of responden rted always craft noise at a oyed by aircra wever analysis n times more  dBA external ir school, and affic noise o felt extreme , moderately, . esults 35 ts ll ft   likely  LAeq.  ly orÂ
Chapter 4 â Results 36 4.5.3 Noise Interference with School Activities Another section of the survey asked teachers about how noise affects classroom activities, and most reported some interference from aircraft noise. 53% of respondents felt that aircraft noise interfered with communication between teachers and students and with studentsâ attention, 46% felt that aircraft noise interfered with studentsâ performance, and 45% felt that aircraft noise interfered with the quality of studentsâ work.  In comparison, 57% and 56% of the sample, respectively, felt that road traffic noise sometimes, often or always interfered with studentsâ attention and studentsâ concentration. 49% of the sample felt that road traffic noise interfered with communication between teachers and students, 34.3% felt that road traffic noise interfered with the studentsâ performance, and 31.9% felt it interfered with the quality of studentsâ work.  Overall, the percent reporting interference from aircraft noise and road traffic noise was similar for communication between teachers and students, studentsâ attention, and studentsâ concentration. More teachers reported aircraft noise interfering with studentsâ performance and the quality of studentsâ work, compared with reports for road traffic noise. There were strong associations between external LAeq at school and reports of aircraft noise sometimes, often or always interfering with school activities. Teachers from schools with external LAeq above 55 dBA were 13 times more likely to report interference with communication; nine times more likely to report interference with studentsâ attention; 15 times more likely to report interference with studentsâ concentration; 11 times more likely to report interference with studentsâ performance; and 14 times more likely to report interference with the quality of studentsâ work. 4.5.4 Impact of Noise on Student and Teacher Behavior Over half (51.4%) of respondents reported that aircraft noise caused students to lose concentration, and 26.4% felt that it caused students to chat and talk, however few teachers reported aircraft noise causing students to fidget and misbehave. 33.3% of teachers reported stopping speaking and 29.5% reported raising their voice when exposed to aircraft noise, while 11.4% reported doing nothing or ignoring the studentsâ change in behavior. Teachers from schools with external LAeq above 55 dBA were twice as likely to report raising their voice compared with teachers from schools with external LAeq below 50 dBA, but this association became nonâsignificant after adjustment for age, gender, grade taught, and years teaching in school. Teachers from schools with external LAeq above 55 dBA were four to five times as likely to report stopping speaking compared with teachers from schools with external LAeq below 50 dBA.  Over half of respondents (50.5%) reported aircraft noise sometimes, often, or always causing them to stop explanations and 52.4% reported raising their voices as a result. Only 23% of teachers reported closing windows in response to aircraft noise. Overall, teachers from schools with external LAeq above 55 dBA were 16 times more likely to report stopping explanations, five times more likely to report speaking louder, and 14 times more likely to report making âotherâ changes to how they taught in response to aircraft noise than teachers from schools with external LAeq below 50 dBA. Aircraft noise impacts teachers: ï§ 25% are annoyed by it ï§ 46% feel it impacts studentsâ performance ï§ 45% feel it impacts quality of studentsâ work LAeq 24 hours matters: Teachers from schools with LAeq 24 hours above 55dBA were much more likely to report impacts from aircraft noise.