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Enregistrement W4408384554 · doi:10.5194/nhess-25-1113-2025

The Avalanche Terrain Exposure Scale (ATES) v.2

2025· article· en· W4408384554 sur OpenAlexaffabout
Grant Statham, Cam Campbell

Notice bibliographique

RevueNatural hazards and earth system sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSafety Warnings and Signage
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainEnvironmental scienceScale (ratio)Hydrology (agriculture)GeologyGeotechnical engineeringGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,017

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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