Climate change analogue analysis of ski tourism in the northeastern USA
Notice bibliographique
Résumé
Detrimental impacts of climate change on the international ski tourism industry have been projected in numerous studies. Modeling-based studies project shortened ski seasons and increased snowmaking requirements under warmer temperatures. The present study uses a climate change analogue approach to examine how a wider range of ski area performance indicators were affected by anomalously warm winters in the Northeast region of the USA. The record warm winter of 2001-2002 is representative of projected future average winter climate conditions in the USA Northeast under a high greenhouse gas emission scenario for the 2040-2069 period and was used as one climate change analogue for this analysis. The 1998-1999 ski season was also used as a climate change analogue as it represents the last of 3 consecutive warm winters (1997 to 1999) that are representative of a mid-range emissions scenario projected for the 2040-2069 period. Ski area performance indicators for the 2001-2002 and 1998-1999 analogue years were compared to the climatically normal (based on 1961-1990 means) years of 2000-2001 and 2004-2005. The indicators examined include: ski season length, snowmaking (hours of operation and % energy utilized as a proxy for fuel costs), total skier visits and operating profit (% of total gross fixed assets). The effect of ski season length during the climate change analogue years is compared with modeled effects for the region. The differential vulnerability of small, medium, large and extra-large ski areas was also examined and the greatest economic effects were found among small and extra large ski areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».