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Enregistrement W4399693584 · doi:10.1016/j.jort.2024.100794

Ticks and lyme disease in natural areas: A segmentation analysis of visitor perceptions of risk and preferred communication strategies

2024· article· en· W4399693584 sur OpenAlexaffabout
Ryan Brady, Christopher J. Lemieux, Sean Doherty

Notice bibliographique

RevueJournal of Outdoor Recreation and Tourism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyme diseaseVisitor patternDiseaseRisk perceptionPerceptionMedicineBiologyEnvironmental healthGeographyVirologyComputer scienceNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reported Lyme disease cases have been rapidly increasing globally in recent years. Despite this, few studies have explored how the public perceives health risks associated with ticks and Lyme disease, especially within the context of visitor experiences in natural areas. To address this knowledge gap, we conducted a survey of visitors to one of Ontario, Canada’s most visited provincial parks. Despite high perceptions of risk, few visitors feel sufficiently educated about ticks and Lyme disease. Further, only 51% of visitors would return to the park if future regional incidents of tick-borne illnesses increased by 10–30% (under climate change). Interestingly, no significant correlations were uncovered between home distance and tick-related risk perceptions or self-reported tick education levels. These results may be indicative of the normalization of tick-related risk throughout many of southern Ontario’s most populated regions. Finally, our results also revealed that there is no preferred “one-size-fits-all” risk communication strategy that can be used to support risk-reducing behaviour change in a natural areas context. We recommend a diversity of evidence-based, on-site, and off-site strategies, that can be considered by governing authorities not only in Canada but indeed globally to reduce tick-related health and safety risks and ultimately safeguard visitor experiences in natural areas subject to increasing tick prevalence. Management Implications: The expanding range of ticks and increasing cases of Lyme disease are presenting significant risks to those who visit natural areas, requiring increasing management attention and action by governing authorities, including park managers and regional health units. Through a mixed-methods approach, we examined park visitor perceptions, behaviours, and preferred communication strategies regarding tick and Lyme disease risk. The results revealed a number of key findings, including: • While risk perceptions of tick bites are high, few visitors feel sufficiently educated about ticks and Lyme disease; • Only 51% of visitors would return to the park if future regional incidents of tick-borne illnesses increased by 10–30% (under climate change); • Visitors with further travel distances were significantly less likely to return to the park after experiencing an in-park tick bite; and, • There is no preferred “one-size-fits-all” risk communication strategy within a park visitor context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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