Terrain park feature compliance with Québec ski area safety recommendations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary objective of this paper is to examine terrain park (TP) feature compliance with recommendations from a ski area industry guide (are TP features compliant with the guide?) and determine factors that could be associated with TP feature compliance in Québec ski areas (do factors influence TP feature compliance?), Canada. These recommendations on the design, construction and maintenance are provided by the Québec Ski Areas Association Guide. METHODS: A group of two to four trained research assistants visited seven ski areas. They used an evaluation tool to assess the compliance of 59 TP features. The evaluation tool, originally developed to assess the quality of TP features based on the guide, was validated in a previous study. Compliance was calculated by the percentage of compliant measures within a given feature. The potential influence of four factors on compliance (size of the TP, size of the feature, snow conditions and type of feature) were examined using a mixed-effects logistic regression model. RESULTS: The average TP feature compliance percentage was 93% (95% CI 88% to 99%) for boxes, 91% (95% CI 89% to 94%) for rails and 89% (95% CI 86% to 92%) for jumps. The logistic regression showed that none of the four factors examined were associated with TP feature compliance with the guide. CONCLUSION: Our results suggest that TP features are highly compliant with the guide in Québec ski areas.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».