Climate impacts in sport: extreme heat as a climate hazard and adaptation options
Notice bibliographique
Résumé
Rationale The aim of this paper is to present research examining how the climate hazard of extreme heat impacts varsity-level sport athletes and facilities, current responses, and options for adaptation.Methods A sample of 30 participants from a higher education institution athletics department was used with a two-phase Delphi study method that applied two iterations of questionnaires and mixed method analysis. The institution was situated in a region with a Köppen classification of “Warm Summer Continental Climate”.Findings Heat hazards aligned primarily with slow-onset, rather than fast-onset, climate impact categories. Adapting to heat hazards aligned with incremental adaptation rather than transformative adaptation. These findings suggest climate adaptation is a new concept for university sport and so is at a pioneering stage of practice.Practical implications Identifies options for sport managers for integrating adaptation into the strategic and operational thinking of sport organizations.Research contribution This paper extends knowledge by presenting evidence of heat risks to the sport as perceived by sport managers and participants during an era of climate change. The results address gaps in the existing literature by using primary source data to add to the evidence base for sport and climate change, and by identifying options for climate adaptation.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».