Climate risks in motorsport: setting boundary conditions in Formula 1
Notice bibliographique
Résumé
Research question The global nature of Formula 1 racing exposes the sport to diverse climate risks. We describe the process for setting evidence-based boundary conditions for climate-related hazards in motorsport, and then apply them to Formula 1.Research methods We assess risks for 25 Formula 1 racing circuits, including 24 venues in the 2024 racing schedule and one potential future site, by analysing historical weather data, air quality records, and flood risk projections to identify climate-related hazards that could impact race events.Results and findings The boundaries proposed herein are new and require further refinement; however, they allow us to draw some initial conclusions about the vulnerabilities of the F1 series in its current format. Our findings show that extreme heat is the most pervasive threat, affecting 19 of the 25 circuits. Flooding poses risks to 18 locations, poor air quality could compromise 10 sites, and heavy rainfall threatens seven venues. Singapore and Qatar emerged as the most vulnerable locations, while Austria shows lower climate risk profiles.Implications These results underscore the need for officials to consider adaptations to Formula 1’s race calendar and operations to address evolving environmental challenges. This study provides a foundation for developing climate adaptation plans in motorsport, potentially influencing practices in the wider automotive industry. As climate change intensifies, Formula 1’s response to these challenges may set precedents for the global sport and tourism industries facing similar environmental pressures.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».