The Public and Professionals Reason Similarly about the Management of Non-Native Invasive Species: A Quantitative Investigation of the Relationship between Beliefs and Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
Despite continued critique of the idea of clear boundaries between scientific and lay knowledge, the 'deficit-model' of public understanding of ecological issues still seems prevalent in discourses of biodiversity management. Prominent invasion biologists, for example, still argue that citizens need to be educated so that they accept scientists' views on the management of non-native invasive species. We conducted a questionnaire-based survey with members of the public and professionals in invasive species management (n = 732) in Canada and the UK to investigate commonalities and differences in their perceptions of species and, more importantly, how these perceptions were connected to attitudes towards species management. Both native and non-native mammal and tree species were included. Professionals tended to have more extreme views than the public, especially in relation to nativeness and abundance of a species. In both groups, species that were perceived to be more abundant, non-native, unattractive or harmful to nature and the economy were more likely to be regarded as in need of management. While perceptions of species and attitudes towards management thus often differed between public and professionals, these perceptions were linked to attitudes in very similar ways across the two groups. This suggests that ways of reasoning about invasive species employed by professionals and the public might be more compatible with each other than commonly thought. We recommend that managers and local people engage in open discussion about each other's beliefs and attitudes prior to an invasive species control programme. This could ultimately reduce conflict over invasive species control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».