Climate Resilience of Arctic Tourism: A Finnish Perspective on the Post-Paris Agreement Era
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is more globalised than ever and, in the Anthropocene, the Arctic region should be recognised as the laboratory of the future of industrial civilization (GlobalArctic, 2020). The actions taking place in the Global Arctic today may indicate how climate change impacts our future (see Finger & Heininen, 2019). Therefore, an analysis of the Arctic can provide a ‘road map’ for the post-Paris Agreement era (see Wu et al., 2018). In the Arctic, where the effects of climate change are the strongest, we see the importance of climate resilience, a concept highlighted in the Paris Climate Agreement. Arctic tourism in Finland is an illustrative example of climate resilience, as the industry has to respond to many different changes at the same time. Finland’s government has set the goal of achieving carbon neutrality as the first industrialised society in the world by 2035. Global warming and the changing business environment is increasing the vulnerability of the tourism industry. Simultaneously, dramatic impacts following COVID-19 restrictions may halt the first-rate success of this locally essential livelihood. Unless we are able to effectively coordinate efforts to develop climate resiliency, the implementation of necessary measures will be delayed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».