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Enregistrement W4282829237 · doi:10.5194/nhess-22-1973-2022

Travel and terrain advice statements in public avalanche bulletins: a quantitative analysis of who uses this information, what makes it useful, and how it can be improved for users

2022· article· en· W4282829237 sur OpenAlexafffundabout
Kathryn C. Fisher, Pascal Haegeli, Patrick Mair

Notice bibliographique

RevueNatural hazards and earth system sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversitySocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésTerrainHazardAdvice (programming)Computer scienceScale (ratio)GeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Recreationists are responsible for developing their own risk management plans for travelling in avalanche terrain. To help recreationists mitigate their exposure to avalanche hazard, many avalanche warning services include explicit travel and terrain advice (TTA) statements in their daily avalanche bulletins where forecasters offer guidance about what specific terrain to avoid and what to favour under the existing conditions. However, the use and effectiveness of this advice has never been tested to ensure it meets the needs of recreationists developing their risk management approach for backcountry winter travel. We conducted an online survey in Canada and the United States to determine which user groups are paying attention to the TTA in avalanche bulletins, what makes these statements useful, and if modifications to the phrasing of the statements would improve their usefulness for users. Our analysis reveals that the core audience of the TTA is users with introductory-level avalanche awareness training who integrate slope-scale terrain considerations into their avalanche safety decisions. Using a series of proportional-odds ordinal mixed-effect models, we show that reducing the jargon used in the advice helped users with no or only introductory-level avalanche awareness training understand the advice significantly better and adding an additional explanation made the advice more useful for them. These results provide avalanche warning services with critical perspectives and recommendations for improving their TTA so that they can better support recreationists who are at earlier stages of developing their avalanche risk management approach and therefore need the support the most.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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