Setting up light and noise maps to define the contours of a reserve of darkness and silence in Sherbrooke, Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Urban sprawl brings cities closer to natural areas, making them cohabit is a significant environmental challenge. Densification can also increase light and noise pollution, negatively affecting human and biodiversity well-being. Grounded on a collaboration between a college and a university, this work combines brightness and noise maps to establish the contours of a reserve of darkness and silence in Sherbrooke's Mont-Bellevue Park (Québec, Canada). The light and sound environments of the city are mapped by the research team using two devices mounted on vehicles or bicycles: a multispectral and multidirectional brightness sensor and a sound level meter. Long-term and fixed-point light and noise measurements were also conducted to develop the mobile measurement protocol. Wind tunnel measurements in an anechoic chamber were finally used to determine the effect of travel speed on measured noise levels, showing that speeds of less than 15 km/h ensure unbiased acoustic measurements using a windscreen. Perspectives include using the Noise Capture application to provide crowdsourced and additional noise levels at fixed measurement points. The open-source Noise Modelling tool will provide us with calculated environmental noise maps to be compared with measured data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».