Wave of avalanche disasters in response to colonization: a century of statistics from the world's deadliest avalanche-prone islands
Notice bibliographique
Résumé
The record of avalanche disasters on Sakhalin and the Kuril Islands was always incom- plete due to the historical divide of the region between Japan and Russia. In this study we combine and analyze all available relevant information from Japanese and Russian archive sources in order to reconstruct a continuous centurial record of snow avalanche catastrophes in the region from 1910 to 2010. Despite the relatively small scale of the majority of disastrous avalanches in the area, with a total vertical drop less that 200 m, the evidence documented in this paper places Sakhalin and the Kuril Islands among the most avalanche affected areas of the world. In total, 756 fatalities and more than 238 injuries occurred in 275 accidents during 100 years (two thirds of the fatalities and accidents were among Japanese). For example, this death toll is higher than that of Canada, New Zealand or Iceland. The pattern of the fatality rate was found to decrease over time due to social factors and is different from any other considered region due to the lack of any recreationist deaths. Even if the pre- sent fatality rate is lower than that of, for example, Iceland or the USA in recent years, the per capita avalanche causality rate is among the highest in the world. Finally, a shock of avalanche disasters in response to intense colonization of the islands could be shown. Although this demon- strated wave could be considered a local issue of the past, many presently developing countries may face similar impacts.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».