Avalanche risk during backcountry skiing-- an analysis of risk factors, Natural Hazards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Skier-triggered avalanches are the main cause of avalanche accidents in back-country skiing. The risk of accidents during backcountry skiing was analysed statistically and related to factors such as elevation level, aspect, stability rating and the time of the year. The analysis is based on a database about terrain usage and avalanche accidents from a large heli-skiing operator in Canada, which makes it possible to study the conditional probability of accidents given the recorded pattern of terrain usage. This study shows that the historical risk of accidentally triggering an avalanche greater than size 1 depends highly on the stability rating, with the highest risk occurring during ‘‘poor’ ’ stability. The risk is greater at high elevations, and it is lower during the late season than earlier on. Skier risk does not depend as much on aspect as may be indicated from avalanche data alone. However, it is relatively high in the N–NE–E sector. These factors are not independent of each other and therefore analyses of combined factors were also performed. Questionnaires and interviews were used to gain knowledge about the terrain selection of professional mountain guides. These results indicate that when selecting terrain, guides first look at the overall shape and size of the terrain, but avalanche history of terrain and inclination are also important factors. Finally, remarks in avalanche reports were analysed, and common human factors identified. Key words: avalanche risk management, human triggered avalanches, risk analysis, avalanche
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».