Seeing things differently: How are environmental conditions perceived and why does it matter?
Notice bibliographique
Résumé
Parks and protected areas that provide recreational opportunities for visitors are often faced with a set of unique management challenges. Primarily, this includes balancing the preservation of the ecosystem with recreational use, often involving the mitigation of visitor behaviors. As well, various groups that may interact with these areas often have conflicting priorities for or opinions on management actions. In order to promote sustainable visitor behaviors, increase support for management initiatives, and address some of these conflicting opinions, an understanding of how environmental conditions are perceived among user groups is needed. Therefore, this study sought to illuminate how two groups that differ in their levels of experience and knowledge with respect to a protected area with high levels of visitation perceive the state of its environment. A survey was administered to people identified as “experts” on the Niagara Glen Nature Reserve (Ontario, Canada) as well as to those identified as more casual “visitors” to the reserve. Perceptions of ecological conditions are compared to empirical measurements. For both visitors and experts, the overall perceptions of environmental conditions differed significantly from the ecological data, with visitors generally providing higher ratings of ecosystem conditions, whereas experts generally provided lower ones. Visitors and experts also differed significantly from one another in their perceptions—a meaningful finding for understanding intergroup conflicts as well as the basis for support for management initiatives. The findings highlight the importance of considering perceptions of environmental conditions between groups, and of understanding how perceptions relate to measured ecological data.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».