Community-led vertebrate pest management in urban areas: barriers and motivations
Notice bibliographique
Résumé
Residential green spaces in cities can make a significant contribution to urban conservation. To engage urban residents in conservation, we need to understand what influences participation. We interviewed leaders of community conservation groups and surveyed members of the public in Auckland, New Zealand using an anonymous questionnaire. We investigated whether environmental attitudes differ between those who do and do not participate in conservation actions (volunteering in a community conservation group and/or controlling pest mammals), and the motivations and barriers to participating in conservation actions. We found that conservation leaders often founded their conservation groups with a biodiversity motivation, whereas many of their group members subsequently joined and continued to participate for social reasons. Conservation group members were more likely to be in favor of pest control and had more positive environmental attitudes than non-participants. They found group work more motivating and productive than working alone. For people already participating in conservation (controlling pests, leading a group, or volunteering), the most common barrier to increasing participation was opportunity, most notably a lack of time. We found that people tended to control pest mammals for self-interested reasons, such as preventing damage to their homes (67%; n = 358), whilst biodiversity motivations (protecting native species) were secondary (53%; n = 283). For people not participating in pest control, the primary barrier was a lack of interest in participating (26%; n = 109). Although people were supportive of conservation, biodiversity motivations alone are unlikely to be a sufficient motivator for participation. Given the range of different motivations and barriers, targeted messaging (e.g., promoting social connections) could increase participation in urban conservation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».