Using internet search behavior to assess public awareness of protected wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Improving public awareness of protected wetlands facilitates sustainable wetland management, which depends on public participation. One way of gauging public interest is by tracking Internet search behavior (ISB). We assessed public awareness of issues related to protected wetland areas (PWAs) in South Korea by examining the frequencies of specific queries (PWAs, Ramsar, Upo wetland, Sunchon Bay, etc.) using relative search volumes (RSVs) obtained from an Internet search engine. RSV shows how many times a search term is used relative to a second search term during a specific period. Public awareness of PWAs changed from 2007 to 2013. Initially the majority of Internet searches were related to the most well-known tidal and inland wetlands Sunchon Bay and Upo wetlands, which are the largest existing wetlands in Korea with the greatest historical exposure. Public awareness, as reflected in RSVs, of wetlands increased significantly following PWA designation for the wetlands in 2008, which followed the Ramsar 10th Conference of Contracting Parties to the Convention on Wetlands (COP10) meeting. Public interest was strongly correlated to the number of news articles in the popular media, as evidenced by the increase in Internet searches for specific wetlands and words associated with specific wetlands. Correspondingly, the number of visitors to specific wetlands increased. To increase public interest in wetlands, wetland aspects that enhance wetland conservation should be promoted by the government and enhanced via public education. Our approach can be used to gauge public awareness and participation in a wide range of conservation efforts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».