Benchmarking Giant Panda Welfare in Tourism: A Co-Design Approach for Animals, Tourists, Managers, and Researchers
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces a co-design benchmarking framework to understand tourists' perceptions of animal welfare, integrating diverse perspectives from tourists, researchers, and animals. By leveraging scientific theories to establish benchmark dimensions, the framework is refined through visitor input, ensuring a robust and adaptable methodological tool for assessing tourists' perceptions and animal informed consent in wildlife tourism. Using the Chengdu Research Base of Giant Panda Breeding as an example, we analyzed 4839 visitor comments collected from March to August 2023 to benchmark perceptions of giant panda welfare. This approach underscores the importance of effective communication in educational initiatives, aiming to enhance public literacy and knowledge about animal welfare. By addressing the complexity and variability in tourists' perceptions, the proposed framework contributes to more impactful conservation education efforts. The study demonstrates that a collaborative effort results in a benchmarking framework that is firmly grounded in theoretical foundations yet flexible enough to adapt based on visitors' insights and animal participation. Ultimately, this comprehensive approach ensures that educational initiatives resonate with tourists' diverse backgrounds, fostering a deeper understanding and commitment to animal welfare and conservation, which, we argue, should be key components of sustainable tourism.
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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 | 0,246 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».