The Effect of Seasonal Climatic Anomalies on Zoo Visitation in Toronto (Canada) and the Implications for Projected Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
This study uses a multi-year temporal climate analogue approach to explore zoo visitor responses to seasonal climatic anomalies and assess the impacts of projected climate change on zoo visitation in Toronto, Canada. A new method for selecting a representative weather station was introduced which ranks surrounding stations based on “climatic distance” rather than physical distance alone. Two years representing anomalously warm temperature conditions and two years representing climatically normal temperature conditions were identified for each season from within the study period from 1999 to 2015. Two years representing anomalously wet precipitation conditions and two years representing anomalously dry precipitation conditions were also identified. F-tests and t-tests were employed to determine if the apparent differences in zoo visitation between the temperature and precipitation paired groupings were statistically significant. A “selective ensemble” of seasonal Global Climate Model (GCM) output from the Intergovernmental Panel on Climate Change Fifth Assessment Report was used to determine when these anomalous temperature and precipitation conditions may become the norm in the future. When anomalously warm winters and springs occurred within the historical record, total zoo visitation in those seasons increased significantly. Inversely, when anomalously warm summers occurred, total summer season zoo visitation decreased significantly. Temperature anomalies in the autumn season did not result in any significant differences in total autumn season zoo visitation. Finally, apart from in the spring season, there were no significant differences in total zoo visitation between anomalously wet and dry seasons.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».