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Enregistrement W4415455725 · doi:10.3397/in_2025_1074734

Sound perception study of an eVTOL vehicle

2025· article· en· W4415455725 sur OpenAlexaff
Roalt Aalmoes, Naomi Sieben, Thaynan A. Oliveira, Wouter de Haan

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSound (geography)QUIETPerceptionAircraft noiseSoundscapePublic transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for sustainable and quiet air transport, combined with advances in electric and battery technology, makes the novel Urban Air Mobility (UAM) concept a reality. The development of Eve Air Mobility's Electrical Vertical Take-Off and Landing (eVTOL) vehicle enables quick passenger transport in overcrowded or congested areas. Public acceptability and experience are essential for the successful introduction of these new modes of transport. Therefore, a perception study was conducted in three USA cities to measure people's responses and compare visual and sound events with other modes of air transport such as helicopters and turboprop aircraft. Early design parameters of the eVTOL were used to auralize the sound of Eve's aircraft during take-off and flyover operations. eVTOL sounds and recordings from other vehicles were mixed with real environment sound and visual recordings into a Virtual Reality-based simulator. Subsequently, over 110 people in three cities participated in a jury study. The results showed that simulated eVTOL flyovers are perceived as quieter and less annoying than similar helicopter operations. This study will help inform communities on how to best benefit from UAM while minimizing any negative effects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,624

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 savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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