Regional ski tourism risk to climate change: An inter-comparison of Eastern Canada and US Northeast markets
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has become a business planning reality in the ski industry, with differential impacts and adaptive capacity important for intra- and inter-regional market competitiveness. Potential climate change impacts are examined at 171 ski areas in Ontario, Québec and the US Northeast using the SkiSim2 model with regional parameterizations of snowmaking capacity. With advanced snowmaking, mid-century season length losses are limited to 12–13% under a low emission pathway (RCP 4.5), increasing to 15–22% under high emissions (RCP 8.5). By late-century, low and high emission pathways diverge creating very different futures for the ski industry. Season length and skiable terrain losses increase only marginally in the low emission pathway, while transformational impacts occur under a high emission pathway, with only 29 ski areas in Québec and high-elevation areas of the US Northeast able to maintain a 100-day season and open regularly for the economically important Christmas-New Year holiday. A low emission future, where current national pledges to Paris Climate Agreement are achieved, is crucial to preserve the Eastern North America ski tourism marketplace. The results are compared with previous studies that have neglected the adaptive capacity of snowmaking and substantially overestimated the impact of mid-century and lower emission climate change scenarios.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».