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Enregistrement W3209650608 · doi:10.1080/14724049.2021.1991934

Community participation towards conservation of Touran National Park (TNP): an application of reciprocal altruism theory

2021· article· en· W3209650608 sur OpenAlexaff
Zahed Ghaderi, Minoo H. Esfehani, David A. Fennell, Elham Shahabi

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecotourism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational parkAltruism (biology)TourismEcotourismWildlifeObligationCommunity-based conservationFace (sociological concept)Moral obligationConservation psychologyRecreationEnvironmental ethicsPolitical scienceEnvironmental resource managementPublic relationsSociologyBusinessSocial psychologyGeographyEcologyPsychologyEconomicsBiodiversitySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research linking tourism and reciprocal altruism (RA), although meagre, has typically focused on relationships between hosts and guests. To broaden the application of RA in tourism, the current study focuses specifically on a local community and their participation in conserving national park assets. Face-to-face interviews with 39 local stakeholders were conducted in Iran to investigate how locals' altruistic behaviours contribute to the conservation of Touran National Park. The results demonstrate that while altruism motives such as satisfying a moral obligation to support the environment, protecting wildlife, and doing something positive for the community were cited as the main reason for conservation cooperation for NGOs and environmentalists, self-interest was the main reason for conservation cooperation motives amongst tourism business operators in conserving the park. This study also showed that locals' altruistic behaviour is an important and influential factor in protecting valuable natural resources.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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