Why Do We Still Not Know How to Prevent Firefighter Entrapments?—Thoughts and Observations from a Few Perplexed Fire Practitioners
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wildland firefighters continue to die in the line of duty. Flammable landscapes intersect with bold but good-intentioned doers and trigger entrapment—a situation where personnel is unexpectedly caught in fire behaviour-related, life-threatening positions where planned escape routes or safety zones are absent, inadequate, or compromised. We often document, share and discuss these stories, but many are missed, especially when the situation is a near miss. Entrapment continues to be a significant cause of wildland firefighter deaths. Why do we still not know how to prevent them? We review a selection of entrapment reports courtesy of the Wildland Fire Lessons Learned Centre (WFLLC) and focus on human factors involved in entrapment rather than the specifics of fire behaviour and the environment. We found that in order for operational supervisors to make more informed strategic and tactical decisions, a more holistic and complete trend analysis is necessary of the existing database of entrapment incidents. Analysis of the entrapment data would allow training to include a more fulsome understanding of when suppression resources are applying strategies and tactics that might expose them to a higher likelihood of entrapment. Operational supervisors would make more informed decisions as to where and when to deploy resources in critical situations in order to reduce the exposure to unnecessary risk of entrapment.
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.
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) | 0,004 | 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 découle