Voice-Calling Detection Distance with a Parabolic Microphone in Land Search and Rescue
Notice bibliographique
Résumé
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 d i p m i c = 8805 e − 0.0978 d B a m b , 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».