A General Methodology for Use of Paint Brushes in Snow Profile Investigation
Notice bibliographique
Résumé
The use of a brush was suggested by Anderson (1960) as an aid to highlight the separation of layers in the snowpack. Interpretation was briefly described in early U.S. Forest Service avalanche manuals (1961). Presently it is listed as an optional tool for snow profile studies in U.S. and Canadian recording standards (Greene et al. 2004, CAA 2002). During the winter of 2005/06 an analysis of key brush properties and performance characteristics was carried out using standardized tests. Field-testing was conducted on a selection of brushes of varying properties and characteristics for their effect in highlighting snow layering. A sufficiently general technique was developed and tried in the field that incorporated a relationship to the common hand hardness test. This poster presents a description of method, the results of the investigation, and brush selection recommendation for use in snow profiles. References Andersen, V.H. 1960. A technique for photographing snow-pit stratigraphy. Journal of Geophysical Research 65 (3):1080-1082. CAA. 2002. Observation Guidelines and Recording Standards for Weather, Snowpack and Avalanches. Revelstoke: Canadian Avalanche Association. Greene, E., K. Birkeland, Kelly Elder, G. Johnson, C. Landry, I. McCammon, M. Moore, D. Sharaf, C. Sterbenz, and K. Williams. 2004. Snow, Weather, and Avalanches: Observational Guidelines for Avalanche Programs in the United States. Pagosa Springs: American Avalanche Association. USFS. 1961. Snow avalanches: a handbook of forecasting and control measures, edited by U.S.D.A.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,020 |
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 ».