Freezing and Frostbite on Mount Everest: New Insights into Wind Chill and Freezing Times at Extreme Altitude
Notice bibliographique
Résumé
Cold injury is an acknowledged risk factor for those who venture into high altitude regions. There is, however, little quantitative information on this risk that can be used to implement mitigation strategies. Here we provide the first characterization of the risk of cold injury near the summit of Mount Everest. This is accomplished through the application of a meteorological dataset that has been demonstrated to characterize conditions in the region as inputs to new parameterizations of wind chill equivalent temperature (WCT) and facial frostbite time (FFT). Throughout the year, the typical WCT near the summit of Everest is always <-30°C, and the typical FFT is always less than 20 min. During the spring climbing season, WCTs of -50°C and FFTs of 5 min are typical; during severe storms, they approach -60°C and 1 min, respectively; values typically found during the winter. Further, we show that the summit barometric pressure is an excellent predictor of summit WCT and FFT. Our results provide the first quantitative characterization of the risk of cold injury on Mount Everest and also allow for the possibility of using barometric pressure, an easily observed parameter, in real time to characterize this risk and to implement mitigation strategies. The results also provide additional confirmation as to the extreme environment experienced by those attempting to summit Mount Everest and other high mountains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».