A Recipe for Widespread Persistent Deep Slab Avalanche Characteristics in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Of the 29 avalanche fatalities during the avalanche season of 2002-03 in western Canada, at least 14 were attributed to persistent deep slab avalanches, including one seven-fatality incident. The next highest number of avalanche fatalities this decade in western Canada was during the avalanche season of 2008-09 with at least 17 of the 25 fatalities attributed to persistent deep slab avalanches. Analysis of the commonalities between these two avalanche seasons showed that rain on a shallow early season snowpack followed by a long period of clear and cold weather set the stage for a deep slab avalanche problem. Similar early season weather occurred during the avalanche seasons of 2001-02 and 2009-10, yet a widespread persistent weak layer did not develop. This paper presents a retrospective of the past ten avalanche seasons in western Canada. Weather, snowpack, and avalanche occurrence data are used to test the hypothesis that given weather conditions favourable for early season hard crusts with associated facets, persistent deep slab avalanche characteristics depend strongly on early season snowpack depths. It was found that below average early season snowpack depths is one of the major factors contributing to widespread persistent deep slab avalanche characteristics. Furthermore, below average and variable seasonal snowpack depths, weak re- loaded bed surfaces, and favourable snowpack stratification for step-down fractures seemed to contribute to the persistence. By identifying early season patterns leading to the development of widespread persistent deep slab avalanche characteristics, this paper will aid in forecasting such avalanche seasons by providing a recipe using early season ingredients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».