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Enregistrement W4406172100 · doi:10.32942/x2b05m

Lights tuned to the avian eye result in early detection and escape from an approaching aircraft

2025· preprint· en· W4406172100 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan Lunn, Bradley F. Blackwell, Patrice Baumhardt, Esteban Fernández‐Juricic

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Wildlife Research CenterAnimal and Plant Health Inspection ServiceFederal Aviation AdministrationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésAeronauticsComputer scienceOptometryEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collisions between birds and aircraft are a global problem. We identified different behavioral parameters affecting the probability of escape to an approaching aircraft, which is a function of the probability that the animal initiates an escape response (probability of reaction) and the probability of having enough time to escape (probability of sufficient time). Lights of high chromatic contrast tuned to the avian eye have been proposed as a solution to mitigate collisions. We approached Canada geese with a drone to estimate how aircraft lighting and changes in altitude, mimicking the flight phase where most strikes occur, affect parameters associated with the probability of escape. Onboard lights increased parameters associated with the probability of reaction at farther distances by promoting longer detection distances, which enabled the animal to initiate each stage of its escape response sooner leading to longer flight initiation distances irrespective of altitude changes. Additionally, onboard lights increased parameters associated with the probability of sufficient time where longer detection distances allowed animals to escape away from (as opposed to towards) the approaching drone. Our findings have implications for the development of light technology to deter birds away from approaching vehicles, and other anthropogenic structures (wind turbines, solar facilities).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,675

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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