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Enregistrement W4417049897 · doi:10.1177/10806032251398832

Voice-Calling Detection Distance with a Parabolic Microphone in Land Search and Rescue

2025· article· en· W4417049897 sur OpenAlexaff
Warren H. Finlay

Notice bibliographique

RevueWilderness and Environmental Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrophoneLoudnessIntelligibility (philosophy)Active listeningRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The ability of a 55.9 cm parabolic microphone to increase detection range in search-and-rescue (SAR) sound sweeps for the purpose of responsive lost-person searching was examined. Methods Five SAR personnel listened for 3 random words shouted once by persons simulating a responsive lost person at a target loudness of 88 dB (at 1 m) at various distances in coniferous lodgepole pine and deciduous aspen parkland forests. Intelligibility distance (where 50% of the shouted words were understood) and audibility distance (where 50% of the shouted words were audible but not intelligible), along with visual detection range, were determined. The lost person’s unaided ear audibility of 5 whistle models and 1 portable train horn, blown at each searcher's parabolic microphone audibility distance, was also determined. Results The parabolic microphone significantly increased both intelligibility and audibility distance by an average factor of 1.44 compared with the unaided ear. Intelligibility distance d i pmic with the parabolic microphone was well predicted by the equation <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>d</mml:mi> <mml:mi>i</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mspace width=".1em"/> <mml:mi>p</mml:mi> <mml:mi>m</mml:mi> <mml:mi>i</mml:mi> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>8805</mml:mn> <mml:mspace width="0.25em"/> <mml:msup> <mml:mi>e</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>0.0978</mml:mn> <mml:mspace width="0.25em"/> <mml:mi>d</mml:mi> <mml:msub> <mml:mi>B</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mi>a</mml:mi> <mml:mi>m</mml:mi> <mml:mi>b</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> , where dB amb is ambient dB at the listening location. Only the portable train horn could be heard by all participants with the unaided ear at the audibility distance of the parabolic microphone. Conclusions The use of a parabolic microphone significantly increased auditory detection range. When combined with the tested portable train horn, our data suggests that SAR sound sweeps for a responsive subject with a parabolic microphone can expect area coverage rates 44% greater than with the unaided ear and approximately 20 times that of visual searching.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,283

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
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