Towards a portrait of avalanche hazard in Nunavik
Notice bibliographique
Résumé
In Nunavik, the hilly territory of northern Quebec north of the 55th parallel, snow avalanches have only recently attracted scientific attention. The first reports followed the January 1, 1999 avalanche that killed nine people and injured 25 others in Kangiqsualujjuaq (northeast Nunavik). Since then, only a few studies have been carried out on snow and weather data related to this event. New data productions started in 2015-2016, when a team from OHMi Nunavik, interested in studying slope dynamics at different sites, recognized the geomorphological evidence of avalanches.To identify active avalanche paths, automatic time-lapse cameras (type ReconyxTM Hyper Fire2) were installed at the foot of several slopes. Operating year-round, and recording an hourly image of the slope during the day (between 9:00 am and 4:00 pm in most cases), the collection of images from these cameras led to the development of a first avalanche portrait at the scale of three Nunavik sites: Umiujaq, Wiyâshâkimî meteorite crater lake, and Kangiqsualujjuaq. Set up at different dates, the devices collected more than 40,000 images between 2017 and 2022. The avalanche deposits visible on these images enables to establish a winter and spring calendar of occurrence, to delimit their contours, to estimate their runout distances, and the weather conditions during the triggering phase. The Umiujaq site, which had not been identified as a potential avalanche site following the 1999 disaster in Kangiqsualujjuaq during a rapid study of villages in a likely vulnerable situation, is the one of the three study sites that has the most avalanches captured by our device.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».