Experiential design tools for acousticsi—A retrospective and look ahead at the use of sound and visualizations for transportation noise
Notice bibliographique
Résumé
Originally conceived and developed to inform the design of some of the world’s best arts and culture venues, over the past 10+ years, Arup SoundLab has also been used to create sound demonstrations that simulate and gauge response to environmental sound. Sound demonstrations combine aural and visual simulations to enable clients, designers, major stakeholders and the general public to experience and better understand sound. They provide robust objective information to support decision making and help shape better outcomes for all. The SoundLab has been used to inform the design of vertiport infrastructure; to assess annoyance and possible health impacts of novel noise sources; to inform local and international policy on noise; and to provide information on the early prototyping of Advanced Air Mobility (AAM) vehicles. These applications will be described in this presentation, including recent simulations for the Los Angeles Department of Transportation (LADOT) and a human response study for the European Union Aviation Safety Agency (EASA) to provide insight into people’s response to AAM noise impacts. As AAM applications broaden, auralisation and visualisation processes are being developed to facilitate understanding of planning, permitting and design processes. The immersive experience provides information that is valuable to the various parties involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».