Avatech: The First Portable, Web Connected Snow Penetrometer for Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Understanding snowpack stratigraphy and stability, its spatial and temporal variability, and the associated avalanche risks is inherently difficult, time consuming and one of the greatest challenges snow professionals face. For decades, snow professionals have recognized the need to develop field tools that can gather fast, quantitative, and accurate stratigraphic information about the snowpack which, in combination with other observations, provides invaluable information about slope stability. Current tools like the SnowMicroPen (SMP) and Ram Penetrometer have done wonders for the snow science community, but have not been broadly adopted by professionals due to high costs, difficulty of use, or other constraints. At AvaTech, we have developed the first portable, web-connected, and affordable snow penetrometer, the SP1, designed to quickly and accurately sample, record, and evaluate snow- pack structure and other critical snowpack characteristics. AvaTech measurement data is automatically synched via bluetooth to a smartphone application and then to the cloud, creating a unique crowd- sourced database of geographically based, snow conditions. Sharing this data across a broad network has the potential to create one of the largest sets of spatial and temporal snowpack information in the world, a potential high value resource for avalanche forecasting, snow hydrology, snow ecology, glaciolo- gy, and remote sensing applications. In our paper, we share qualitative and quantitative results from a rigorous scientific testing program with over 50 professional partner organizations across the US (CO, UT, CA, MT, WY, ID, AK, NH, VT), Canada, Norway, Iceland, Chile, Greenland and Switzerland. Specifically, we highlight high correlations between probe data and professional manual snowpit assessments as well as key learnings from testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».