Reducing Human Disturbance to Atlantic Flyway Shorebirds Using Social Science Methods
Notice bibliographique
Résumé
Human disturbance is a significant threat to shorebirds in North America. Disturbance can result in direct mortality or have long-term impacts on the survival of shorebirds. Land managers employ a variety of management techniques to minimize anthropogenic impacts on shorebirds, but because the Atlantic Flyway is ecologically and recreationally diverse, management can vary among sites. This thesis used social science methods to understand the extent to which human disturbance is managed and how human disturbance is managed. Specifically, we surveyed land managers and biologists in the U.S. and Canada portions of the Atlantic Flyway to examine potential disturbances, types of activities that are restricted, when restrictions occur, the perceived effectiveness of management techniques, public compliance with restrictions, and resource needs of managers. With the findings from this research, agencies and organizations that manage shorebirds can assess where to invest time, effort, and resources to reduce disturbance. We also used a survey of dog walkers to ascertain the benefits and constraints to leashing dogs near shorebirds because dog walking is one of the top-rated potential disturbances to shorebirds. Additionally, we sought to understand the personal and social norms related to dog walking and evaluated if a community-based social marketing (CBSM) approach would be enhanced by the addition of norms. Using a CBSM approach, we provided insights on strategies to promote voluntarily leashing of dogs near shorebirds. Through this thesis, we aimed to bridge the needs of people and the needs of shorebirds, in an effort to produce effective conservation outcomes.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».