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Enregistrement W4280585940 · doi:10.3390/ijerph19106040

Behavior in Avalanche Terrain: An Exploratory Study of Illegal Snowmobiling in Norway

2022· article· en· W4280585940 sur OpenAlexaff
Bjørn Michaelsen, Iain Stewart-Patterson, Carsten Gade Rolland, Audun Hetland, Rune Engeset

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådNordForsk
Mots-clésSnowpackTerrainSAFERPoison controlExploratory researchPopularityHuman factors and ergonomicsSuicide preventionInjury preventionPsychologyComputer securityGeographySocial psychologySnowComputer scienceMeteorologySociologyEnvironmental healthMedicineCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snowmobilers make a grim and significant contribution to avalanche fatality statistics in Norway. However, there is limited knowledge on the behavior of this group in avalanche terrain and the factors influencing this behavior. Our study documents what snowmobilers do and not do in avalanche terrain, how their behavior relates to managing complex avalanche conditions and if there is a mismatch between avalanche competence, education and riding preferences. This ethnographic study observed snowmobiler tracks and thus avalanche terrain usage in Northern Norway during 2018 and 2019, supported by open-ended conversations with target group riders. Results show that high-marking lost popularity to technical riding, which seems to be perceived as safer despite increased exposure to complex avalanche terrain and conditions with persistent weak layers in the snowpack. The detected mismatch between preferences and avalanche knowledge/attitude will remain an obstacle to future accident prevention efforts unless behavioral changes are addressed. This study of a predominantly illegal activity sheds light on how to explore and observe hard-to-reach illegal activities and should be of interest to a wider audience from other research disciplines.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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