MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386141813 · doi:10.3389/fenvs.2023.1197798

The last quarter for sustainable environment in basketball: the carbon footprint of basketball teams in Türkiye and Lithuania

2023· article· en· W4386141813 sur OpenAlexaboutno aff
Milita Vienažindienė, Dalia Perkumienė, Ahmet Atalay, Biruta Švagždienė

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballCarbon footprintLeagueContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)Government (linguistics)Competition (biology)Greenhouse gasBusinessEngineeringEnvironmental scienceMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, the sports industry is one of the most important sources of concern due to its negative environmental effects. Especially due to the intense competition schedule, teams and fans have to travel constantly. In this context, the aim of this study, which aims to fill the gap in the literature, is to calculate the carbon footprints of the teams in the Turkish and Lithuanian national basketball leagues based on their travels in the 2021–22 season. The research was limited to Turkey and Basketball national basketball league teams. In the study, the travel distances of the teams in both countries during the 2021–22 basketball season were used as a data set. In the study, the values used in the carbon footprint calculation of 2022 by the United Kingdom Government GHG Conversion Factors for Company Reporting and accepted as the IPCC carbon dioxide emission factor were used. While the carbon footprint, which is obtained by multiplying the emission factor directly by the distance covered by the vehicle type, is presented in tons; The average value calculated for each person was calculated in kg. In the sports sector, basketball is one of the most important sources of transportation-related carbon footprint due to its being one of the team sports and its intense competition schedule. According to the results of this research conducted specifically for Turkey and Lithuania, the total carbon footprint calculated for both countries is 53,029 tons. To make an assessment for both countries, in order to reduce travel based on sports; Arranging league calendars to include less travel, dissemination of green and clean energy-using (electric) vehicles, raising the awareness of club managers, developing environmental assessment policies specific to basketball federations, and increasing cooperation through awareness and training activities seem feasible for sustainable environment and basketball goals.

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)0,004
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Environmental ScienceMême sujetSport and Mega-Event ImpactsTravaux en français237 207