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Enregistrement W4211207260 · doi:10.1016/j.jort.2021.100472

Exploring the avalanche bulletin as an avenue for continuing education by including learning interventions

2022· article· en· W4211207260 sur OpenAlexaff
Kathryn C. Fisher, Pascal Haegeli, Patrick Mair

Notice bibliographique

RevueJournal of Outdoor Recreation and Tourism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardVariety (cybernetics)RecreationPsychological interventionPsychologyComputer scienceApplied psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snow avalanches pose a serious threat to people recreating in the mountainous backcountry during the wintertime. To help recreationists manage their risk from avalanches, local avalanche warning services publish daily bulletins to inform the public about the existing hazard conditions. While the correct application of this information is crucial for avoiding potentially deadly accidents, recreationists’ ability to develop their skills through practical experience alone is limited due to the wicked nature of the backcountry learning environment where feedback is not always reliable. The present study explores the idea of improving recreationists’ ability to apply the hazard information to terrain by adding interactive exercises with feedback directly into the daily avalanche bulletins. To examine this idea, we conducted an online survey that included a route ranking exercise. Our analysis dataset included responses from 2278 backcountry recreationists with a variety of backgrounds and avalanche safety training levels. Using a series of generalized linear mixed effects models and conditional inference tree analyses, our results highlight that including interactive self-assessment exercises in avalanche bulletins has potential for enhancing their effectiveness and education value, especially for individuals who might not have the skills to properly understand the hazard information well enough to make informed decisions about personal risk but are willing to learn. Avalanche warning services should consider integrating application exercises with feedback into their bulletins to give users opportunities to assess their understanding and practice their information processing skills. Integrating such exercises directly into the bulletin takes advantage of recreationists' frequent interaction with the product and provides them with just-in-time education when they use the bulletin for personal trip planning. Enhancing bulletins this way will turn them from pure condition reports into a critical component of the overall avalanche awareness education system. Recreationists’ performance in these exercises can provide warning services with valuable insights into skill levels of their users.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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