Seeing things differently: How are environmental conditions perceived and why does it matter?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découle