Lasketteluelinkeino muuttuvassa ilmastossa – haavoittuvuuden tarkastelu Suomen alueella
Bibliographic record
Abstract
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.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.098 | 0.027 |
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".