A Pacific Crest Trail Quantitative Investigation of Land Management Issues
Notice bibliographique
Résumé
The Pacific Crest Trail (PCT) is a National Scenic Trail that extends approximately 2,653 miles from the border of California and Mexico to the border of Washington State and Canada. This study examined land management and hiker issues that day, overnight, and thru-hikers experience in California while navigating the PCT in order to inform land managers. This quantitative survey, completed through Qualtrics, was disseminated to thru-hikers who completed the trail between 2017 and 2021, and individuals who used the trail for shorter durations. Survey questions focused on technology, Trail Angels, rule enforcement by land management agencies, the permitting process by the Pacific Crest Trail Association (PCTA), hiker education, and hiker demographics. Descriptive statistics were calculated and analyzed. Results indicate that most hikers prefer articles on the PCTA website, Leave No Trace (LNT) website, and certifications to gain education about the trail. They also felt that personal contacts were the most effective way to gain pre-trip education. Almost all hikers use technology on the trail, such as navigation or informational apps, emergency calls, taking photos, and listening to videos or music. More thru-hikers rely on navigational apps than day/overnight users. Many hikers felt there should be more rangers in the backcountry but also felt that social enforcement of rules is effective. Regarding Trail Angels, thru-hikers felt they were important for transportation, food/water, and shelter. Managerial implications for public land managers included a need to develop ways to educate users. This can be done in-person, online, or through signage. Increasing the presence of rangers or volunteers on the trail was also recommended, as well as developing area or jurisdiction-specific apps for information and education about trail conditions or rules. Additional education of sustainable hiking behaviors may help mitigate potential negative impacts hikers may have on the environment. Land managers must continue to assess what is currently being done and re-evaluate on an ongoing basis in order to preserve and maintain sustainable use of public lands.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».