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Enregistrement W2116894141 · doi:10.1080/14927713.2007.9651392

Visitor management policy of national parks, national wildlife areas and refuges in Canada and the united states: A policy analysis of public documents

2007· article· en· W2116894141 sur OpenAlexaffvenueabout
Kristine Elizabeth Hyslop, Paul F.J. Eagles

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisitor patternAgency (philosophy)National parkBusinessWildlifeService (business)Public administrationEnvironmental resource managementPolitical scienceGeographyMarketingEconomicsEcologySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The published visitor management policies of national parks, national wildlife areas and refuges in Canada and the United States are important components of the overall management system. This paper analyses how the visitor management policies that apply to all units operated by each agency compare to each other and compare to an ideal framework, using data from publicly‐available sources. Analysis was undertaken by policy comparison of all publicly‐available documents available in the Canadian inter‐university library system and the internet. The quantity and quality of visitor management policy is higher with higher funding levels, as demonstrated by the US National Park Service at the high end of the spectrum, and the Canadian Wildlife Service at the low end. The US National Park Service has the most comprehensive visitor management policy, and this policy is well coordinated in one overall document. The Canadian Wildlife Service has a very weak visitor management policy structure that lacks even basic goals for visitor management. Some visitor policy gaps exist for each agency. All agencies lack explicit policies governing visitor length of stay, human resources required for visitor management and economic impact measurement. This is the first policy analysis of this type undertaken. It provides a basis for the revision and improvement of these policies in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,014
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0110,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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