شناخت روند تغییرات کوتاه مدت و بلند مدت اقلیم آسایش گردشگری ایران
Bibliographic record
Abstract
رابطه تغییر اقلیم و پدیدههای طبیعی، اجتماعی و اقتصادی برای مدت نسبتاً طولانی در ابعاد متفاوت مورد بحث و بررسی قرار گرفته است. در طول 15 سال گذشته، مطالعات متمرکزتری شروع به ظهور کردهاند و به ویژه اخیراً موضوع گردشگری به عنوان یک پدیده اجتماعی بینالمللی در مطالعات تغییرات آب و هوایی مورد توجه بسیار قرار گرفته است. پژوهش حاضر بر اساس هدف در شمار پژوهشهای کاربردی (از نوع توسعهای- راهبردی) میباشد و از نظر روش شناسی یک پژوهش توصیفی- تحلیلی است. تعیین اقلیم آسایش گردشگری کشور در سال 2030 و 2050 نیاز به آیندهپژوهی با توجه به دادههای پیشبینی شده توسط مراکز علمی معتبر و بر اساس سناریوهای جهانی تغییر اقلیم است با توجه به پراکندگی دادهها ایستگاهها به صورتی انتخاب شده است که کل کشور را پوشش دهد. سناریوی SSP1-2.6 و مدل CanESM5-CanOE (Canada) از گزارش ششم IPCC (CMIP6) انتخاب و دادههای دما، رطوبت نسبی و باد از سایت کوپرنیکس تهیه شده است و برمبنای آن محاسبات توسط نرم افزار ریمن انجام و سپس توسط نرمافزار GIS نتایج بصورت نقشه ترسیم و سپس بر اساس مدل دمای معادل فیزیولوژیک(PET) و به صورت مکان محور پهنهبندی شده است. نتایج نشان میدهد در مجموع در افق ۳۵ ساله (2030-2015) اقلیم آسایش گردشگری ایران با پنج دسته تغییرات کلی روبرو است، تغییرات عرضی- محیطی، تغییرات سینوسی، تعییرات شدید منفی و تغییرات شدید مثبت و بدون تغییرات محسوس.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.143 | 0.085 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".