Systems Analysis of Climate Change Vulnerability for the US Northeast Ski Sector
Notice bibliographique
Résumé
One of the greatest challenges to the sustainability of the winter tourism sector is climate change. Studies examining the implications of climate change for the ski tourism industry have mainly focused on vulnerability of the supply side (i.e. ski area infrastructure and operators) with limited attention given to the demand side (i.e. how tourists will respond to changing climate and ski conditions). A more holistic understanding of how the winter tourism marketplace may evolve under a changed climate is required for managers and communities to develop and plan specific adaptation strategies. Using a systems approach this study examines climate change vulnerability of both the supply and demand sides of the US Northeast ski tourism sector (i.e. a marketplace of some 103 ski areas across the states of New York, Vermont, New Hampshire, Maine, Massachusetts, Rhode Island and Connecticut). Multiple methods were employed including a climate change analogue (demand and supply side), future climate change and operations modeling (supply side), and a skier survey (demand side). Findings reveal a complexity of interacting and opposing impacts including the projected contraction northward of viable ski areas. In response to projected ski area closures in the region, demand for skiing opportunities is not likely to decrease proportionally. Ski areas that are able to remain operational under changed conditions should plan for a possible market-shift (i.e. spatial substitution) and may expect crowding issues and residual development pressure in association with the concentration of ski areas in fewer climate-advantaged regions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».