Study Brief: Decision Making by Amateur Winter Recreationists in Avalanche Terrain
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 10 winter seasons (1995/96 – 2004/05), backcountry recreationists have accounted for 89 % of all avalanche fatalities in Canada. Of the 127 recreational fatalities, 65 were backcountry skiers, 33 snowmobile riders, and 12 out-of-bounds skiers. Furthermore, 63% of all fatal avalanche accidents occur within British Columbia (Canadian Avalanche Centre, 2005). Avalanche professionals use established knowledge-based methods for comprehensively evaluating avalanche hazards. The proper use of these methods requires extensive training, practical experience and a thorough understanding of the avalanche phenomenon. Because amateur recreationists generally spent considerably less time in avalanche terrain, they are normally not able to achieve a similar level of expertise. As a consequence, professional methods are too complicated and the recommendations too vague for assisting amateur recreationists in recognizing and responding to dangerous avalanche conditions. To address the need for practical decision aids for amateur recreationists, a number of rule-based decision frameworks were introduced in Europe during the last decade (e.g., Reduction Method, SnowCard, Stop-or-Go, Nivotest; McCammon and Hägeli, 2005). The tragic winter of 2002/03, where Canada experienced an exceptional high number of recreational avalanche fatalities, prompted the Canadian avalanche community to plan a project for the design of a practical, science-based decision frameworks tailored to the specific avalanche conditions and dominant backcountry recreational user groups in Western Canada. The resulting ADFAR project (Avalanche Decision-Making Framework for Amateur Recreationists) is administered by the Canadian Avalanche Association (CAA) and is sponsored by Parks Canada with a grant from the
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».