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Enregistrement W7048492157

Lasketteluelinkeino muuttuvassa ilmastossa – haavoittuvuuden tarkastelu Suomen alueella

2018· other· fi· W7048492157 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUTUPub (University of Turku) · 2018
Typeother
Languefi
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)PopulationQuarter (Canadian coin)Quality (philosophy)Secret ballot
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laskettelu on yksi sijaintiin perustuva talvimatkailun elinkeino, jonka harjoittamista \nuhkaa ilmaston lämpeneminen. Koska laskettelua tarjoavat hiihtokeskukset ovat paikkaan \nsidottuja yrityksiä, laskettelukeskusyrittäjien on kehiteltävä keinoja varautua vähälumisten \ntalvikuukausien varalle. Maailmanlaajuisesti nousevana trendinä on että hiihtokeskukset \nsiirtyvät vahvasti talvimatkailupalveluista kohti ympärivuotisen matkailukeskuksen \ntoimintaa. \nTutkimuksessa tarkastellaan lasketteluelinkeinon haavoittuvuutta Suomen alueella. Tutkimuksessa \nselvitetään millaiset sään ääri-ilmiöt vaikuttavat laskettelun tarjoamiseen, \nmillaisia sopeutumiskeinoja hiihtokeskuksissa käytetään laskettelun tarjoamisen takaamiseksi \nja millainen hiihtokeskusten palvelutarjonta on. Lisäksi tutkimuksessa selvitetään \nmillainen käsitys hiihtokeskusyrittäjillä on ilmastonmuutoksesta. \nAineistona ovat Suomen alueelle tehdyt ilmastonmuutosmallilaskelmat ja tutkimusta \nvarten tekemäni puolistrukturoidun verkkokyselyn vastaukset. Perusjoukkona ovat \nsuomalaiset hiihtokeskuksien johtajat ja toiminnanjohtajat. Vastauksia kyselyyn sain 44 \nkappaletta. \nLaskettelukautta haittaavat sääsuureet etenivät etelä-pohjoissuunnassa oletetusti: eteläosissa \nmaata eniten haittaa aiheuttivat plussakelit ja vesisateet, pohjoisosissa maata kovat \ntuulet ja pakkaset. Kaikki kyselyyn osallistuneet hiihtokeskukset käyttävät ainakin \nyhtä sopeutumiskeinoa, joista yleisin on lumettaminen. Hiihtokeskuksien palvelutarjonta \njakautuu selkeästi talviaktiviteettejä tarjoaviin hiihtokeskuksiin ja hiihtokeskuksiin, \njotka tarjoavat toimintaa myös talviajan ulkopuolella. \nIlmaston lämmetessä on todennäköistä että useampi sopeutumiskeinon käyttöönotto \ntulee tarpeeseen. Altistuminen sijainnin perusteella lisääntyy, kun yhä useammat alueet \nSuomessa lämpenevät niin että lumettaminen hankaloituu ja kannattavan kauden pituus \nmahdollisesti lyhenee.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,027

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 GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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