Climate change and the distribution of climatic resources for tourism in North America
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Notice bibliographique
Résumé
Tourism is a major sector of the global economy, and it is strongly influenced by climate. At some travel destinations, climate represents the natural resource on which the tourism industry is predicated. Global climate change has the potential to alter the distribution of climate assets among tourism destinations, with implications for tourism seasonality, demand and travel patterns. Changes in the length and quality of the tourism season have considerable implications for the long-term profitability of tourism enterprises and competitive relationships between destinations. This analysis utilizes a 'tourism climate index' (TCI) that incorporates 7 climate variables relevant to general tourism activities (i.e. sightseeing) to assess the spatial and temporal distribution of climate resources for tourism in North America under baseline conditions and 2 climate change scenarios (CGCM2-B2 and HadCM3-A1F1) for the 2050s and 2080s. The analysis found that a substantive redistribution of climate resources for tourism will be possible in the later decades of the 21st century, particularly in the warmer and wetter HadCM3-A1F1 scenario. The number of cities in the USA with 'excellent' or 'ideal' TCI ratings (TCI > 80) in the winter months is likely to increase, so that southern Florida and Arizona could face increasing competition for winter sun holiday travelers and the seasonal 'snowbird' market (retirees from Canada and the northern states of the USA, who spend 2 to 6 mo in winter peak and optimal climate destinations). In contrast, lower winter TCI ratings in Mexico suggest it could become less competitive as a winter sun holiday destination. In Canada, a longer and improved warm-weather tourism season may enhance its competitiveness in the international tourism marketplace, with potentially positive implications for its current international tourism account deficit.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle