Ontario Snowmobile Tourism: Responses to Climate Variability and Change
Notice bibliographique
Résumé
A suitable climate, varied scenic terrain, and proximity of communities along Ontario’s system of 39,742 km of snowmobile trails have provided for domestic and international snowmobile tourism. Outdoor winter tourism in many parts of the world has been identified to be at risk to changes in global climate. The Intergovernmental Panel on Climate Change in its Fourth Assessment Report (AR4) reported a global increase of temperature of 0.74 degrees Celsius for the period 1906 to 2005 and estimates that by the end of the 21st century the global mean temperature will increase between 1.8 degrees Celsius to 4.0 degrees Celsius. Temperature increases of only a few degrees may contribute to variances in snow-based tourism reliant on the reliability of natural snow cover. \nThis study examines the spatial and temporal impacts of climate change scenarios upon snowmobile season length and operations within the snowmobile industry in the Province of Ontario Canada to six climate change scenarios for the 21st century. Snowmobile trail operations in Ontario are reliant upon a minimum natural snow cover of 15 cm for smooth terrain trails and 30 cm to 60 cm for rough terrain trails, temperatures less than 0 degrees Celsius and, human and financial capital. Three or more consecutive snowmobile seasons with ≤ 28 days have been identified as having serious implications for human and financial capital necessary to develop and maintain the snowmobile trail system. As early as the 2020s, north eastern snowmobile districts are projected to be least vulnerable to changes in climate with the longest snowmobile seasons > 28 days, while south central snowmobile districts are projected to be the most vulnerable to changes in climate with the shortest snowmobile seasons of < 28 days. Snowmobile trail managers identified possible strategies to adapt to a changing climate (2020s to 2080s) including: pre-season preparation of the terrain including early season packing of snow cover, re-location of the most vulnerable snowmobile trails, and strengthening inter-district alliances.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».