Aerial and underwater sound of unmanned aerial vehicles (UAV, drones)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicles/systems (UAV/UAS, drones) are increasingly being used for terrestrial and marine ecological surveying and research. Studies on the potential disturbance of fauna by UAVs have been sparse, with most reports on the behavioral responses of birds. Responses of marine mammals have been reported in the case of pinnipeds on land, with very limited information on marine mammals at sea. Whether the stimulus was visual (the UAV or its shadow) or acoustic (noise) is unknown. While UAV technology is developing fast, guidelines for the responsible use of UAVs around fauna are lagging behind. We recorded aerial and underwater sound from four aerial drones in different environments. Sound spectra exhibited distinct tones <2 kHz. Median broadband source levels were 77–89 dB re 20 μPa rms at 1 m in air. Under water, median broadband received levels were <100 dB re 1 μPa rms varying with drone altitude, flight mode, and recorder depth. Drone power spectral density exceeded underwater ambient levels by up to 30 dB between 100 and 10 000 Hz. Drone levels were well below those commonly considered in underwater noise regulations. Simple sound propagation and transmission calculations predicted underwater levels within −3.2 to +6.2 dB of measured levels.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle