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Enregistrement W4322773686 · doi:10.3389/fhumd.2023.1097414

The implications of warmer winters for ice climbing: A case study of the Mount Washington Valley, New Hampshire, USA

2023· article· en· W4322773686 sur OpenAlexaff
Jimmy Voorhis, Graham McDowell, Elizabeth A. Burakowski, Taylor Luneau

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Dynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAmerican Alpine ClubNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésClimbingMountClimatologyClimate changeLivelihoodVulnerability (computing)Environmental scienceGeographyPhysical geographyGeologyOceanographyEngineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice climbing is important to the culture and economies of mountain communities worldwide. However, warming winters call into question the future of livelihoods associated with ice climbing. In response, this case study presents observed and simulated ice climbing conditions in the Mount Washington Valley, New Hampshire, USA, as well as local climbing guide's experiences of and responses to these changes. First, variability in ice conditions were evaluated by classifying and summarizing ice characteristics depicted in a 20-year collection of conditions reports ( n = 372) including photos and written observations for a benchmark ice climb (Standard Route). Next, climate model ensembles were used to simulate probable changes in future ice season lengths according to intermediate and high climate forcing scenarios (i.e., RCP 4.5 & RCP 8.5). Finally, a survey and focus group were conducted with Mount Washington Valley ice climbing guides to examine observations and lived experiences of warming winters. This study, which is the first formal assessment of the implications of warming winters for ice climbing, reveals significant effects of climate change for current and projected ice climbing conditions as well as marked, and often differentiated, vulnerability and adaptability to these changes amongst climbing guides. The unique mixed-methods approach used is applicable in other locales where climate change is impacting ice climbing activities and associated livelihoods.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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