Emotional geographies of roadkill: Stained experiences of tourism in Tasmania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, road fatalities affect wildlife populations and ecosystems, leading to ecological imbalances, economic losses, and safety hazards for both animals and humans. However, the emotional toll on humans is less well understood. This research explores tourists’ responses to roadkill, using emotional geography as the overarching framework, and focusing on the island state of Tasmania in Australia. Tasmania is known for its diverse and abundant native wildlife, as well as the unfortunate distinction of having Australia’s highest rate of wildlife fatalities caused by vehicle collisions, commonly referred to as roadkill. A mixed‐method questionnaire asked respondents to share emotions, and we then considered their relationships to socio‐demographic attributes. Around 97% of respondents encountered roadkill during their stays, and 63% encountered live animals on or near the road. Tourists identified sadness as the most felt emotion when confronted with the consequences of wildlife–vehicle collisions. Anger and disgust were also experienced, primarily because of the unpleasant sight of roadkill and the realisation that animals suffered. Women reported being more negatively affected than men. Tourists who had visited to see wildlife were more affected than those who had not. Analysis leads to the conclusion that unplanned, sporadic, unexpected, and confronting encounters with dead animals detract from the tourism experience for most, especially encounters with wildlife was anticipated as a positive experience on tour. Such findings have wider implications for those working in the tourism industry in mainland Australia, Canada, and South Africa, where roadkill is also problematic.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».