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Enregistrement W4392587513 · doi:10.3390/tourhosp5010013

Climate Change and the Future of Ski Tourism in Canada’s Western Mountains

2024· article· en· W4392587513 sur OpenAlexaffabout
Natalie Knowles, Daniel Scott, Robert Steiger

Notice bibliographique

RevueTourism and Hospitality · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeTourismGeographyTerrainCircumpolar starPhysical geographyEnvironmental protectionEconomyOceanographyArchaeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Winter, snow, and mountains, epitomized by the world-renowned Rocky Mountain range, are an integral part of Canada’s sport-culture identity and international tourism brand, yet the climate change risk posed to this important ski tourism region remains uncertain. This study used the ski operations model SkiSim 2.0 to analyze the climate risk for the region’s ski industry (26 ski areas in the province of Alberta and 40 in British Columbia) with advanced snowmaking, including changes in key performance metrics of ski season length, snowmaking requirements, holiday operations, and lift and terrain capacity. If Paris Climate Agreement targets are met, average seasons across all ski areas decline 14–18% by mid-century, while required snowmaking increases 108–161%. Regional average operational terrain declined only 4–9% in mid-century, as the largest ski areas were generally more climate resilient. More pronounced impacts are projected under late-century, high-emission scenarios and in low latitudes and coastal British Columbia regions. When compared with continental and international ski tourism markets, Western Canada has relatively lower climate change impacts, which could improve its competitiveness. The results inform further research on demand-side as well as the winter sport-tourism industry and destination-scale climate change adaptation and mitigation strategies.

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)0,000
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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