MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200197231 · doi:10.3390/tourhosp2040024

Global Climate Resources for Camping and Nature-Based Tourism

2021· article· en· W4200197231 sur OpenAlexaff
Siyao Ma, Christopher A. Craig, Daniel Scott, Song Feng

Notice bibliographique

RevueTourism and Hospitality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGeographyTourismRecreationGlobal warmingSubtropicsDistribution (mathematics)ClimatologyDestinationsEnvironmental resource managementPhysical geographyEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is impacting the distribution of climate resources upon which nature-based tourism and recreation depends. Accordingly, we examine the global distribution of climate resources from 1948 to 2016 using the Camping Climate Index (CCI), a composite index previously validated for camping and national parks visitation for 80% of the world’s major climate types found in the United States. Calculating the CCI globally, spatial and temporal analysis indicates that climate suitability differs greatly for nature-based tourism and that changes have occurred over the last 50 years in many destinations. Locations with higher latitudes and altitudes have primarily experienced shifts towards more favorable climate conditions. Conditions have worsened in tropical and subtropical regions such as central Africa, central Australia, and Southern Asia. Results demonstrate that the redistribution of global climate resources for nature-based tourism and recreation is primarily driven by warming temperatures and the increased frequency of extreme weather events in some regions. Study findings are of particular interest to destination managers and planners of outdoor locations susceptible to weather and climate change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTourism and HospitalityMême sujetDiverse Aspects of Tourism ResearchTravaux en français237 207