Environmental conditions at the South Col of Mount Everest and their impact on hypoxia and hypothermia experienced by mountaineers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypoxia and hypothermia are acknowledged risk factors for those who venture into high-altitude regions. There is, however, little in situ data that can be used to quantify these risks. Here, we use 7 months of continuous meteorological data collected at the South Col of Mount Everest (elevation 7,896 m above sea level) to provide the first in situ characterization of these risks near the summit of Mount Everest. METHODS: This is accomplished through the analysis of barometric pressure, temperature and wind speed data collected by an automatic weather station installed at the South Col. These data were also used as inputs to parameterizations of wind chill equivalent temperature (WCT) and facial frostbite time (FFT). RESULTS: The meteorological data show clear evidence of seasonality, with evidence of pre-monsoon, monsoon and post-monsoon conditions. Low pressures, cold temperatures and high wind speeds characterize the pre- and post-monsoon periods with significant variability associated with the passage of large-scale weather systems. In contrast, the monsoon period is characterized by higher pressures, warmer temperatures and lower wind speeds with a pronounced reduction in variability. These environmental conditions are reflected in WCTs as low as -50°C and FFTs as short as 2 min during the pre- and post-monsoon periods. During the monsoon, the risk of cold injury is reduced with WCTs of order -20°C and FFTs longer than 60 min. The daily cycle in the various parameters is also investigated in order to assess the changes in conditions that would be experienced during a typical summit day. The post-monsoon period in particular shows a muted daily cycle in most parameters that is proposed to be the result of the random timing of large-scale weather systems. CONCLUSIONS: Our results provide the first in situ characterization of the risk of hypoxia and hypothermia on Mount Everest on daily, weekly and seasonal timescales, and provide additional confirmation as to the extreme environment experienced by those attempting to summit Mount Everest and other high Himalayan mountains.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».