Risk of Death and Major Injury from Natural Winter Hazards in Helicopter and Snowcat Skiing in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Guests and guides partaking in helicopter and snowcat skiing (collectively known as mechanized skiing) are exposed to numerous natural winter hazards that can result in injury or death, but detailed quantitative risk estimates are currently lacking. This lack represents a considerable barrier for evaluating existing risk management practices and implementing evidence-based improvements. METHODS: We collected historical incident and exposure information from mechanized skiing operations in Canada to perform a retrospective risk analysis. Our analysis dataset includes 713 incidents that resulted in injuries or fatalities among guests or guides during a total of 3,258,000 skier days from the 1970 to 2016 winter season. RESULTS: Overall risk of death from natural winter hazards in mechanized skiing was 18.6 fatalities per million skier days (1997-2016). Although the risk of death from avalanches decreased substantially over the entire study period, avalanches remain the largest contributor to the overall risk of death (77%), followed by tree wells and other non-avalanche-related snow immersions. The risk of death from avalanches in snowcat skiing is about half of that in helicopter skiing, but other snow immersion fatalities are more common. The risk of major injury to guests is primarily associated with other falls and collisions. The risk of major injury for guides is higher in snowcat skiing than in helicopter skiing. CONCLUSION: We recommend the design of an industry-wide incident and near-miss reporting system to support evidence-based improvements of safety practices.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».