Auralisation: A Valuable Consultation and Engagement Tool for Infrastructure Projects – Case Study of Airspace Change for a Regional Airport
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Since the late 1990s, Arup has developed and used auralisation capability to inform the design of some of the world’s best arts and culture venues. Through Arup SoundLabs around the world, clients, designers, major stakeholders and the general public have been able to take informed decisions by experiencing the acoustic implications of designs as they are developed. More recently, auralisation technology has been developed to simulate sound generation and propagation during planning and design for a broad range of infrastructure projects, such as High Speed 2 railway, A66 highway and Heathrow airspace change and expansion in UK; Texas Central High Speed railway and LADoT Advanced Air Mobility (AAM) policy in US; and a wind farm development in Tasmania. The aviation industry is currently introducing new disruptive technologies principally to improve its sustainability performance. The introduction of electric aircraft and delivery drones are likely to revolutionize regional airspace, creating new opportunities for regional airports. Although it is possible to achieve lower noise levels for these new vehicles compared to traditional light aircraft, the sound characteristics (for example tonality and high pitch due to electric motors) and their potential for higher traffic, could give rise to concerns about noise being more noticeable and disturbing to local communities than the current situation. This paper will present the auralisation methodology, successfully applied to a regional UK airport, to address public concerns and assist in the local authority planning process for an airport development masterplan. Through a series of sound demonstrations, members of the public and stakeholders could experience and judge for themselves, the impacts of the proposed airspace and infrastructure changes (such as new types of aircraft, modification of flight paths and increased air traffic).
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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 découle