The last quarter for sustainable environment in basketball: the carbon footprint of basketball teams in Türkiye and Lithuania
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».