Hot-Spots and Hot-Times: Exploring Alternatives to Public Avalanche Forecasts in Canada's Data Sparse Northern Rockies Region
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Over the past six winters the Canadian Avalanche Centre’s (CAC) North Rockies Region accounted for 10 % of British Columbia avalanche fatalities. The North Rockies is a large region with a complex continental snowpack, and few avalanche safety operations generating professional quality field-data. Mountain snowmobilers constitute the primary user group, fuelled largely by a booming energy re-source industry. User engagement identified a significant desire for full-service avalanche forecast prod-ucts. However, challenges with remoteness, driving distances, lack of snowpack and weather observations, and limited funding make delivery of avalanche forecasts in this region unrealistic. Addi-tionally, we question the effectiveness of standard avalanche forecasts delivering regional summaries to this user group. We present an alternative vision for delivering useful avalanche information. The pro-posed strategy concentrates on geographic hot-spots to provide localized information, and hot-times to benefit the greatest number of people accessing avalanche terrain. Products under development include: web-resources that combine general trip-planning tools with succinct avalanche safety messaging em-bedded, using the CAC’s Avaluator 2.0 decision-support tool to summarize forecast local conditions, and providing modelled snowpack structure information highlighting critical avalanche layers. Through delivery of targeted, locally relevant information in conjunction with outreach and education we hope to better en-gage backcountry users and improve public avalanche safety in this region. The North Rockies is one example of a more general problem, namely, data-sparse regions. Because the challenges are not unique, solutions proposed for the North Rockies are likely to prove valuable in other CAC regions (e.g.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».