MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2936651246 · doi:10.1111/csp2.25

Local attitudes toward Apennine brown bears: Insights for conservation issues

2019· article· en· W2936651246 sur OpenAlexaff
Jenny Anne Glikman, Paolo Ciucci, Elizabeth Davis, Alistair J. Bath, Luigi Boitani

Notice bibliographique

RevueConservation Science and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesWildlife Conservation Society
Mots-clésUrsusCarnivoreFeelingGeographyNational parkProtected areaTourismPopulationSocioeconomicsExtinction (optical mineralogy)Environmental planningEnvironmental resource managementEcologyPsychologySociologySocial psychologyArchaeologyDemographyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human‐carnivore coexistence is a multi‐faceted issue that requires an understanding of the diverse attitudes and perspectives of the communities living with large carnivores. To inform initiatives that encourage behaviors in line with conservation goals, we focused on assessing the two components of attitudes (i.e., feelings and beliefs), as well as norms of local communities coexisting with Apennine brown bears ( Ursus arctos marsicanus ) for a long time. This bear population is under serious extinction risks due to its persistently small population size, which is currently confined to the long‐established protected area of Abruzzo, Lazio and Molise National Park (PNALM) and its surrounding region in central Italy. We interviewed 1,611 residents in the PNALM to determine attitudes and values toward bears. We found that support for the bear's legal protection was widespread throughout the area, though beliefs about the benefits of conserving bears varied across geographic administrative districts. Our results showed that residents across our study areas liked bears. At the same time, areas that received more benefits from tourism were more strongly associated with positive feelings toward bears. Such findings provide useful information to improve communication efforts of conservation authorities with local communities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations47
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConservation Science and PracticeMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207