Elucidating social-ecological perceptions of a protected area system in Interior Alaska: a fuzzy cognitive mapping approach
Notice bibliographique
Résumé
The Interior of Alaska is one of the few remaining places in the world with intact ecosystems. Protected areas in this region, particularly Denali National Park and Preserve and Denali State Park, are high-profile tourism destinations situated in a rural landscape that is inhabited by a diverse array of stakeholders. Public land management agencies are faced with the challenging task of engaging these rural residents in discussions about their relationships with a rapidly changing landscape to understand change and growth. This study evaluated residents’ perceptions of social and ecological dynamics of protected areas in Interior Alaska using data from fuzzy cognitive mapping exercises that were part of focus groups and interviews across six local communities. Guided by an exploratory resilience framework, we established a baseline understanding of features that characterized social and ecological conditions at a regional scale. Results showed how residents valued a variety of socio-cultural, socioeconomic, and ecological features of the landscape. The region was predominantly characterized by tourism, sense of community, subsistence, and wilderness. Climate change and large-scale development were the primary drivers of change. Our findings also showed that although the characterization of the region was shared in many ways, there were nuanced differences articulated by residents in each community that warrant attention. These findings provide a structured platform for building resilience and interpreting variability in visions for the future.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».