Climate change and Canadian community grass-based sport fields
Notice bibliographique
Résumé
This study examines adaptations being completed by those maintaining municipal grass-based sports fields during times of climate change. A total of sixteen in-depth interviews were conducted from May to July 2016. A semistructured interview guide was utilized. The questions aimed to determine the awareness and impact of changing weather conditions or the problem of climate change, including the priority of the problem, and weather information sources. As well, the questions sought understandings on the strategies for adapting/mitigating for the issue of climate change. All interviews were audio-taped and transcribed verbatim for analysis. Content analysis of the data was utilized, and, specifically, all data were analyzed and categorized by topics, key themes, and/or central questions offered for interpretation. The interview participant selection involved purposeful sampling. The participants held a variety of key employment positions that included directors, senior managers, managers, and key maintenance personnel of departments such as Parks and Recreation, Open Spaces, Parks Operations, Community Facilities, Program Standards, and Parks Maintenance. Each participant was provided a code name, including Participant–1 (P–1) to Participant–16 (P–16). The participants were from the area known as the Golden Horseshoe region, ranging from Niagara Falls to Toronto, Ontario, Canada. Municipal workers are making adaptations to maintain grass-based sports fields due to changing weather conditions that could be related to climate change. These impacts involved two key areas: seasons that were not normal as well as new pests and disease. The participants outlined their adaptations, which involved five key sport field maintenance themes. Importantly, a central question was raised as a debate topic for establishing the future directions for grass-based sports fields in times of climate change.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».