Off the Beaten Track: Messages as a Means of Reducing Social Trail Use at St. Lawrence Islands National Park
Notice bibliographique
Résumé
During the 2004 visitor season, a covert observational study was conducted at St. Lawrence Islands National Park, Ontario, Canada to assess the effects of signs on mitigating social trail use on two of the park islands. Social trails are those not originally setup by park managers, but which arise due to off-trail use by visitors for a variety of purposes such as access to places of interest and shortcutting. In particularly sensitive or small island-based recreational areas, social trails can present significant disturbances to species at risk, and increase fragmentation of natural areas. The study examined the effectiveness of message text, and location in reducing the amount of social trail use by visitors. An attribution message was more effective than a plea message at eliciting desired behaviours. Furthermore, when signs were posted at social trailheads, use of the social trail was reduced significantly compared to no messages, or messages located at points of entry to the islands. Sign effectiveness is attributed to a message design which incorporated awareness, and internal locus of causality and control. National park managers could profitably implement attribution messages at appropriate locations to reduce social trail use specifically, and other forms of depreciative behaviour more generally. Plea messages, although eliciting significant reductions in social trail use, were not as effective. With levels of environmental concern in populations remaining positive over long periods, the use of messages that focus on personal responsibility and potentially encourage pro-environmental behaviour is proffered as an effective and economically efficient management approach.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».