Using Time Lapse Photography to Document Terrain Preferences of Backcountry Skiers
Notice bibliographique
Résumé
Avalanches are one of the greatest hazards for those recreating in snow covered mountainous terrain. In the past 20 years an average of 13 people in Canada and 27 people in the US are killed in avalanches each winter. Meanwhile, uncontrolled backcountry avalanche terrain use has significantly increased demonstrated by increased demand for avalanche education and increased sales in backcountry equipment. Lift-accessed backcountry (LABC), or avalanche terrain easily accessed from the ski resort, has seen increased usage since resorts opened boundaries in the mid-1990s. This has led to increased research interest in how people are using backcountry avalanche terrain. A simple method to reduce exposure to avalanche hazard is avoidance, however total avoidance is seldom practical. Professionals and recreational skiers alike mitigate avalanche hazard by managing exposure to terrain containing the avalanche hazard. Current research studies use GPS tracking to study the terrain metrics of backcountry skiers. This GPS research is limited to studying volunteers and professionals that willingly track and submit their trips. This approach ignores many users and thus presents a biased picture of use. This paper develops a method to capture the terrain metrics of all skiers on an avalanche-prone backcountry slope. A remote time-lapse camera focused on a high skier-use backcountry slope, (Saddle Peak, in the Bridger Mountain Range of southwest Montana, USA) captured skiers descending Saddle Peak in ten-second increments. Skier locations were digitized from the photos, then transformed onto a geo-referenced digital elevation model (DEM) such that terrain metrics could be applied to each skier location. Analysis of terrain metrics for each skier point compared slope, profile curvature (downslope), and plan curvature (cross slope) over days with different forecasted avalanche hazard. Terrain metrics on Considerable avalanche hazard days differed significantly from Moderate or Low avalanche hazard days (p-value < 0.001). Transformed data fell within a 49-m horizontal accuracy for all skier point locations with a 95% confidence interval. By capturing all skiers on a slope without their knowledge, the data collected provides a large and diverse data set of the terrain preferences of backcountry skiers under varying conditions.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».