View from a canoe: Modelling wilderness canoeists' perceptions and preferences for Northern Ontario's boreal landscape
Notice bibliographique
Résumé
Canoe paddlers' campsite and route preferences as well as landscape perceptions of pristine and disturbed landscapes in northern Ontario are solicited in a novel internet survey.The survey instrument combines elements of the Scenic Beauty Estimation (SBE) and two discrete choice experiments (DCE).The analysis consists of a separate scenic beauty model, a campsite selection model, and a route choice model.The best fitting route choice model combines the route choices with scenic beauty evaluations and the campsite choice model in one sequentially nested logit model.Scenic beauty ratings are affected by several biophysical and contextual factors, including forest class and landscape disturbance level.The route choices are influenced strongly by forest type, minimum SBE, and campsite quality.Finally, management implications of these findings are discussed.For example, canoeists are very sensitive to human disturbances in the form of buffers, but are more accepting of water crossings.support of my supervisors and the faculty and staff in the School of Resource of Environmental management was also essential to the success of this project.Wolfgang, you have been a wonderful mentor to me.The breadth of experience that I've gained worlung on all of our various projects includmg this one will stand me in good stead in the years to come.Thank you for your continual guidance on this project, and for always keeping the big picture in mind.Len, my thanks go out to you for championing this project with the OMNR.You insight into the modeling aspects of h s project has been invaluable as has your attention to the details.Peter, thank you for bringing your perspective to this paper.Thanks to Rhonda and Bev for always being able to solve any problem I brought to you.Thank you to Laurence for always having the solutions to my technologd difficulties
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».