Variability and bias in likelihood of urban tree failure ratings
Notice bibliographique
Résumé
Tree risk assessors consider the likelihood of failure (LoF), the likelihood of impact, and the consequence of failure. Despite the need for replicable assessments, variability in LoF ratings among assessors remains underexamined. We designed an online survey that included photos and descriptions of nine trees, including different scenarios to test whether LoF ratings changed with factors like the presence of targets or based on the client’s level of concern. A total of 702 Canadian and US tree risk assessors participated. We found that qualitative ratings can be associated with quantitative ratings as Improbable: ≤ 24%; Possible: 25% - 54%; Probable: 55% - 79%; and Imminent: ≥ 80%. LoF rating severity decreased with increasing latitude and amongst ISA Tree Risk Assessment Qualified (TRAQ) credential holders but increased with the perceived risk of walking alone at night, one of the three health risk perceptions tested in the study. LoF rating deviation deceased amongst TRAQ credential holders but increased alongside years of experience and risk perception of not wearing a seatbelt while driving. LoF ratings generally did not differ between tree scenarios, except for Trees 7 and 9 scenarios. Despite viewing the exact same photos, respondents told to retrospectively assess LoF after the limb had failed rated the LoF higher than the Control group (non-retrospective ratings). When examining the qualitative ratings, Tree 9 scenarios remained significant, and Tree 7 became significant with qualitative ratings increasing when the client was concerned about their tree. The findings support training to improve assessment replicability and reliability. • Surveyed 702 tree risk assessors on likelihood of failure ratings for nine trees • Identified relationship between quantitative (0-100%) and qualitative (TRAQ) ratings • ISA Tree Risk Assessment Qualified assessors had lower rating severity and deviation • Rating severity and deviation increases with increased health risk perceptions • Retrospective assessments and concerned clients increased rating severity
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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 | 0,048 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».