Rivers and streams in the media: a content analysis of ecosystem services
Notice bibliographique
Résumé
Although ecosystem services research has become common, few efforts are directed toward in-depth understanding of the specific ecological quantities people value. The theoretical framework of final ecosystem services focuses attention on such measurable attributes, as a common currency for social-ecological systems research. Environmental communications as well as ecological monitoring and analysis efforts could be enhanced through increased documentation of final ecosystem services. For example, small changes in the way ecosystems are described could strongly influence relevance to the public and improve the foundation for environmental decision making. Focusing on rivers and streams, we conducted a content analysis of existing publications to document the breadth and frequency with which various measurable attributes, such as flooding, water quality characteristics, and wildlife appeared in different news sources over a multiyear timeline. In addition to attributes, motivations for human interest in river-related resources were also coded, such as recreation or preservation for future generations. To allow testing of differences between materials written for different audiences, three sources were sampled: a blog hosted by National Geographic, New York Times articles, and Wall Street Journal articles. The coding approach was rigorously tested in a pilot phase, with measures developed to ensure high data quality, including use of two independent coders. Results show numerous similarities across sources with some notable differences in emphasis. Significant relationships between groups of attribute and motivation codes were also found, one outcome of which is further support for the importance of nonuse values for fish and wildlife. Besides offering insight on ecosystem services, the project demonstrates an in-depth quantitative approach to analyzing preexisting qualitative data.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».