Mountain Ski Maps of North America: Preliminary Survey and Analysis of Style
Notice bibliographique
Résumé
This article examines mountain ski resort trail maps in North America in 2008. It looks at the styles of maps used by resorts and at the main artists involved in producing the maps. The survey included maps from 428 resorts with additional analysis of maps from the 100 largest resorts. Point of view and creation method are the primary factors in determining the style of each ski trail map. Artists have employed three main types of views for ski mountains: panoramas, profiles, and planimetric maps. Panoramic views are by far the most common type of map (86% of all maps and all of the maps at the top 100 areas). Profile views are used in 8% of the maps and planimetric views in only 6%. Production methods for ski trail maps fall into three main categories: painting, illustrating, and computer rendering. Maps created with painting techniques are the most widespread, in use at 72% of all resorts and at 89% of the top 100 areas. Those created in a hard-edged vector-based illustration style are in use at 20% of resorts and those created through computer modeling and rendering at 3% of resorts.Many artists have created ski trail maps for resorts in North America but one artist, James Niehues, has produced by far the most maps in current use. His maps are in use at over a quarter of all ski areas and at half of the top resorts. Niehues follows in the footsteps of two other Coloradans, Hal Shelton and then Bill Brown, and this Colorado School has been key in the development of a classic painted panoramic style of North American ski maps. Additional research is recommended to provide further details of the history of the maps and their creators as well as to analyze the artists’ terrain manipulations and to look at the growing use of electronic trail maps.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».