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Enregistrement W196758170

La ‘mort blanche’ au Québec (Canada) depuis 1825 : de la prise de conscience du pr oblème à la gestion du risque

2009· article· fr· W196758170 sur OpenAlexaboutno aff
Dominic Boucher, Bernard Hétu

Notice bibliographique

RevueInternational Snow Science Workshop, Davos 2009, Proceedings · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Quebec, les avalanches de neige affectent les activites recreatives, les routes et les habitations dans presque toutes les regions de la province. Depuis 1825, le bilan provisoire s’eleve a plus de 70 morts dont pres d’une trentaine au cours des 40 dernieres annees. Ces chiffres placent les avalanches de neige au second rang des risques naturels les plus meurtriers derriere les eboulements et les glissements de terrain. L’idee d’un centre d’expertise sur les avalanches de neige au Quebec s’est imposee apres les nombreux incidents qui se sont produits dans les monts Chic-Chocs au cours des annees 1980 et 1990 et, surtout, apres les accidents de Blanc-Sablon en 1995 (2 morts) et celui de Kangiqsualujjuaq en 1999 (9 morts, 25 blesses) qui ont agi comme element declencheur aupres des decideurs. L’objectif du Centre d’avalanche de la Haute-Gaspesie vise a ameliorer la securite en avalanche au Quebec. Ses activites et services incluent la sensibilisation du public, la formation professionnelle, la prevision dans les monts Chic-Chocs et le support au developpement et a la recherche dans le domaine. Apres avoir expose les resultats d’une enquete historique (73 deces depuis 1825) qui permet de mieux comprendre la problematique des avalanches de neige au Quebec, nous presenterons les activites et les services du Centre d’avalanche de la HauteGaspesie qui constituent une solution adequate et efficace pour reduire les risques et ainsi sauver des vies.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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