Climate Change and Ski Tourism Sustainability: An Integrated Model of the Adaptive Dynamics between Ski Area Operations and Skier Demand
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is an evolving business reality influencing the sustainability of ski tourism worldwide. A new integrated model of the co-evolution of supply (27 ski areas) and demand-side (skier behaviour) climate change adaptation in the ski tourism market of Ontario, Canada is presented. Ski area operations are modeled under a high-emission 2050s scenario, with skier responses to altered operations informed by a survey of 2429 skiers. These market adaptive dynamics reveal new insights into differential climate risk, capturing patterns not apparent when considering only operational conditions of ski resorts. A decoupling of ski season length and skier visitation was found at four ski areas, where, despite average season length losses, visitation increased as a result of reduced competition. Simulated skier visit losses were smaller than reductions in season length, contributing to an increase in crowding. Growing the market of skiers was also identified as a critical adaptation strategy that could offset skier visit losses from shortened seasons. Climate change challenges the future sustainability of ski areas in this market in several ways: profitability of ski areas with substantially shorter seasons, increased snowmaking costs, crowding impacts on visitor experience, and potential overtourism at the few most climate resilient destinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».