Les impacts des changements climatiques sur l’industrie du ski et sur les territoires environnants les stations de ski dans le sud du Québec
Bibliographic record
Abstract
L’industrie du ski, moteur de croissance économique et sociale des territoires montagnards fait face à de nombreux défis, le plus important est celui des changements climatiques (CC), les stations de ski repensent leurs stratégies de développement et elles diversifient leur offre, néanmoins, les impacts des changements climatiques affectent leurs activités, le nombre de jours skiable sera réduit dans les prochaines années et les conditions de pratique de ski sont difficiles. Les acteurs territoriaux semblent unanimes sur l’idée d’élaborer les mesures d’adaptation face aux changements climatiques selon les besoins de chaque destination. Dans ce travail de recherche, nous avons interviewé les gestionnaires des stations de ski et des acteurs touristiques et hôteliers et ils nous ont dressé l’état de l’industrie du ski, identifier les impacts des changements climatiques sur le milieu des stations de ski et recommander les solutions qui pourront éventuellement rentabiliser leurs activités et s’adapter aux conséquences des changements climatiques. Dans cette étude, nous analysons le corpus documentaire émis par les MRC de Memphrémagog et de Brome-Missisquoi qui représentent notre terrain d’exploration, nous étudions la revue de littérature et nous traitons les données recueillies à la suite des entrevues semi-dirigées. Notre objectif est de proposer des recommandations pour le maintien du bien-être des populations locales environnant les stations de ski et qui sont affectées par les impacts des changements climatiques. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : changement climatique, stations de ski, mesures d’adaptation, territoire, population locale
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".