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Enregistrement W2914058545 · doi:10.1071/wr18035

Retaining change in attitudes and emotions toward coyotes using experiential education

2019· article· en· W2914058545 sur OpenAlexaff
Carly C. Sponarski, Jerry J. Vaske, Alistair J. Bath, TA Loeffler

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeExperiential learningContext (archaeology)PerceptionPsychologyTest (biology)Experiential educationWildlife conservationApplied psychologyRisk perceptionMedical educationSocial psychologyEcologyMedicineGeographyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context Education programs concerning wildlife conservation and safety typically include the biology of the wildlife species and public safety information. Information retention using traditional means such as signs, pamphlets and static presentations have been shown to be minimally effective at changing attitudes and behaviour when it comes to human–wildlife interactions. Aims An experiential education program with interactive modules was designed to support information retention in participants. On the basis of previous research, a targeted experiential education program focusing on perceptions of risk and preventative behaviours was produced to increase people’s comfort level when in coyote habitat. Methods Pre-, post- and retention-test questionnaires were used to study differences in attitudes and risk perception instantly following (post-test) as well as 1 year after participating in the program (retention test). Key results Overall, the program had significant positive effects on participants’ attitudes, and significant decreases in their overall perception of risk in terms of potential interaction with coyotes. These positive effects were observed instantly and 1 year after participants were surveyed. Conclusions Targeted and interactive educative experiences can have impacts on participants’ perceptions over the long term. This technique might be useful when dealing with human–wildlife interactions. Implications Designing targeted educative experiences for people may also support lasting positive change in human–wildlife interactions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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