Visitor Risk Management Applied to Avalanches in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
The Department of Conservation (DOC) manages a third of the land in New Zealand. This is also where the majority of avalanches occur. Many huts, tracks and popular recreational areas are in avalanche terrain. In 2009 DOC finalised a visitor risk management policy that included six underlying principles for managing risk to visitors. In summary they are: The Department will; preserve the range of recreation experiences, facilities are safely situated in accordance with the predominant visitor group and the Department will provide appropriate information about hazards. Visitors will; be responsible for the decision they make and be responsible for their own skills and competence. Concessionaires (tour operators) will be responsible for the safety of their clients. DOC applies a range of avalanche risk mitigations to the six visitor groups it uses to classify visitors to land managed by the Department. This forms a continuum with a high level of care for the accessible front country through to minimal input for the remotest part of backcountry. This paper will show how avalanche risk management is integrated with DOC’s visitor risk management policy and system to manage visitor risk. Avalanche risk mitigations include avalanche path mapping of huts. The introduction of the Canadian Avalanche Terrain Exposure Scale (ATES) for the backcountry and the application of site management using an avalanche hazard index for high use places where there are users with limited avalanche knowledge. In partnership with the Mountain Safety Council DOC assists with a number of avalanche hazard advisories.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».