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Enregistrement W4392018006 · doi:10.1139/dsa-2023-0054

Drone noise differs by flight maneuver and model: implications for animal surveys

2024· article· en· W4392018006 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDrone Systems and Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Wildlife Research Center
Mots-clésDroneQuadcopterNoise (video)Disturbance (geology)Aircraft noiseEnvironmental scienceSimulationAeronauticsAcousticsComputer scienceAerospace engineeringEngineeringPhysicsNoise reductionGeologyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drones are becoming a common tool for animal monitoring; however, sound emitted from drones may disturb animals and bias survey results. Understanding noise levels produced by different flight maneuvers, altitudes (i.e., above ground level (AGL)), and drone models could mitigate animal disturbance during surveys. We measured maximum sound (dB) emitted during three flight maneuvers (hovering, flyover, and turning) among eight AGLs (15–120 m) and two vertical maneuvers (ascending and descending) for four commercially available quadcopter drone models (DJI Matrice 300, Matrice 200, Phantom 3, and Autel Evo II), accounting for wind speed and comparing to ambient (background) noise. Ascending, descending, and hovering produced more noise compared to flyover and turning maneuvers. One large drone (Matrice 200, 4.7 kg) produced more noise than the two smaller drones (Evo II, 1.2 kg and Phantom 3, 1.1 kg). However, the largest drone (Matrice 300, 6.4 kg) produced noise similar to smaller models and was the quietest among all models from 75 to 120 m AGL, providing potential size advantages with less noise disturbance. Our results indicate that flights consisting of flyover and turning maneuvers likely cause less noise disturbance than surveys with prolonged hovering over animals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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