A decade of monitoring cruise ship tourism in the Canadian Arctic: An overview of key trends
Notice bibliographique
Résumé
This poster describes key patterns of cruise ship tourism activity across the Canadian Arctic from 2006‐2015. Cruise ships have been visiting the region since 1984, but determining the actual number of cruise ships, the destinations visited and routes taken is problematic. Arctic Canada’s vessel monitoring service of the Canadian Coast Guard is mandated to collect positioning data only for vessels above 300 gross tonnes, and Parks Canada collects a limited amount of information on northern park visitors. In order to address this data gap we have been collecting cruise data from internet sites since 2006. The process involves a systematic review annually of operator websites and builds a database of planned cruises taking particular note of the routes to be taken and the sites the cruise ships intend to visit. In this poster we review and explain patterns of activity. One pattern illustrates change in numbers of itineraries and shows growing numbers to 2010, followed by a brief decline, and now a return to growth. Another pattern reflects spatial and regional changes in itineraries that have seen vessel traffic concentrated further north (i.e. along the Northwest Passage) and east (i.e. Baffin Bay) than previously. The explanation for these patterns relates to demand, economic conditions, vessel compliance, legislative frameworks, and climate change. To our knowledge, this research provides a unique data set on cruise activity in Arctic Canada over the last decade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».