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
Abstract. The Avalanche Terrain Exposure Scale (ATES) is a classification system that communicates avalanche terrain severity to different target audiences. ATES is a static terrain rating method that is independent of avalanche hazard, so the ratings do not change with the weather and snow conditions. The system was originally introduced in Canada in 2004 as a risk management tool for public avalanche safety programs and uses two synonymous methods: one for terrain assessment and another for public communication. The ATES method applies technical specifications for assessing avalanche terrain to determine ratings, and it is paired with communication models to convey those terrain ratings to different user groups. ATES ratings are found in guidebooks and route descriptions or are displayed spatially as zones on a map, and they have been widely applied to public safety programs and workplace avalanche safety plans. This paper introduces ATES v.2, a revised and updated system that merges the two previous ATES models into a single method that (1) expands the original version from three levels to five by including Class 0 (Non-avalanche terrain) and Class 4 (Extreme terrain), (2) removes glaciation as an input parameter, and (3) introduces a communication model for waterfall ice climbing. The ATES technical specifications are reviewed in detail, along with guidance on their application by field-based practitioners and desktop-based Geographic Information System (GIS) users. The use of both manual and automated ATES assessment methods is discussed, along with methods for presenting ATES ratings to the target audience. This paper addresses a gap in the literature with respect to avalanche terrain classification for backcountry travel. After 20 years of use in different jurisdictions and countries, the ATES method has not yet been published in a peer-reviewed journal. This publication seeks to correct that and establish a baseline reference for ATES upon which future terrain-based products and research can build.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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