Evaluating the Avaluator Avalanche Accident Prevention Card 2.0
Notice bibliographique
Résumé
consisting of the Trip Planner and Obvious Clues, was marketed by the Canadian Avalanche Association/Center (CAA/C) as a decision support tool for prevention of avalanche accidents. For Obvious Clues, users simply added up the number of obvious clues (e.g., loading, terrain trap) and the Avaluator provided them with the percentage of accidents prevented and travel recommendations. However, the Avaluator's prevention values differed widely from the values reported by Haegeli and McCammon previously (Uttl et al., 2007, 2008) and were not replicated by several independent studies (Uttl et al., 2008, 2009; Floyer, 2008). Moreover, Haegeli and McCammon refused all requests to produce the data behind their claims and for clarification of their methodology (Uttl et al., 2008, 2009). The CAA/C advised Avalanche Safety Training instructors not to use the Obvious Clues prevention values (Calgary Herald, April 20, 2009); included new disclaimers absolving the authors and CAA/C of any responsibility for any deaths, injuries and other damages caused by the Avaluator; and eventually, published the Avaluator 2.0 (Haegeli, 2010) with the Obvious Clues replaced by “Slope Evaluation ” and McCammon no longer appearing as one of the authors. We examined whether the new Slope Evaluation is likely to prevent more or fewer accidents than the original Avaluator. Our analysis of over 1,000 North American accidents suggest that the Avaluator 2.0 suffers from many of the same problems that plagued the original Avaluator. We discuss implications of our findings for avalanche safety training programs.
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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 | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».