PITFALLS IN DEVELOPMENT OF AVALANCHE ACCIDENT RISK REDUCTION TOOLS
Notice bibliographique
Résumé
We present a new avalanche accident tool for recreational backcountry users: the 7CF. We evaluated the new tool's effectiveness on hundreds of avalanche accident records in the USA and Canada and found that the new 7CF tool has the equivalent risk reduction (sometimes called prevention value) to the Avaluator Accident Prevention Card (Haegeli & McCammon, 2006) used in Canada (see Uttl et al., 2008a,b; Uttl et al., 2009a,b,c,d). However, the new tool requires significantly less user knowledge and training and relies only on the easily recognized clues. Thus, in comparison to the Avaluator's Obvious Clues Method (Haegeli & McCammon, 2006), the most significant advantages of the new 7CF tool include the reliability of clue detection and the ease of use. To illustrate, our research demonstrates that even users with no prior avalanche terrain experience are able to correctly recognize the presence and absence of all the 7CF clues with 99.9% accuracy. The 7CF tool is available for any interested users for free and is released under GNU General Public License, meaning that anyone is permitted to copy, change, and distribute the new tool. However, the 7CF tool is subject to some of the same limitations that plague all of the avalanche accident tools developed and evaluated using the avalanche accident records and the risk reduction strategy. We discuss some of these limitations and illustrate them using the 7CF, the Avaluator's Obvious Clues Methods, and other tools.
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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 | 0,036 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».