Climate Change Impact on Outdoor Organizations Today
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Outdoor recreation and tourism providers, education programs, and outdoor recreation facilities are experiencing the effects of climate change and severe weather firsthand. This research assessed the impact that climate change was having on these operations in 2023. METHODS: Respondents from 127 outdoor organizations completed an online survey assessing the impacts of climate change and severe weather. Any outdoor operation that owed a duty of care to clients who they take outdoors or host at their facilities was invited to participate. This included outdoor tourism and recreation providers, outdoor education programs (both school and expedition based), groups involved in conservation work, and facilities such as parks, ski areas, and other outdoor recreation facilities. Respondents were from Canada's far north to Mexico, with 14% from further international locations. RESULTS: Climate change is having moderate to serious impacts on outdoor operations. Extreme heat and air quality were of primary concern, with storm event flooding, wildfires, snowpack, and changes in the ranges of disease-carrying insects top concerns. Fewer than half the operations have established criteria to aid in decision making, yet most had to revise operational plans in 2023 due to extreme weather. CONCLUSIONS: There was pervasive uncertainty regarding decisions involving extreme heat and air quality, particularly the short-term health impacts on clients and the long-term health impacts on workers. There was uncertainty regarding trusted sources for guidance and the many overlapping or contradictory jurisdictional recommendations. Practical direction is required for operations and decision makers, as is further research specific to this sector's needs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».