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Enregistrement W2032520713 · doi:10.1080/14927713.2006.9651350

Implications of climate change for visitation to ontario's provincial parks

2006· article· en· W2032520713 sur OpenAlexaffvenueabout
Brenda Jones, Daniel Scott

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeTourismGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkprofessionals have recognized that global climate change could have significant implications for park conservation policy and management, but assessment of the implications for nature‐based tourism remains very limited. In the Province of Ontario, provincial parks are a major resource for nature‐based tourism, with more than 10 million person visits in 2003. This paper presents an empirical assessment of the potential impact of a changed climate on visitation in Ontario's provincial parks. Multiple regression analysis was used to develop a relationship between monthly park visits and climate for six high‐visitation parks selected to represent each of Ontario Park's administrative regions. The models were then used to examine the potential direct impact of changes in climate on the total annual number of visitors and the seasonal pattern of visitation to Ontario's parks using climate change scenarios for the 2020s, 2050s and 2080s. Visitation was projected to increase between 11% and 27% system‐wide in the 2020s and between 15% and 56% in the 2050s. When climate change was combined with the potential effects of demographic change, annual visits for the mid‐2020s were projected to be even higher than that projected under climate change alone (23% to 41%). Management implications of the projected visitation increases are also discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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