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Enregistrement W4402389739 · doi:10.1016/j.jort.2024.100818

Not seeing the wood for the (invasive) trees: Visitors’ perceptions of invasive wilding conifers in the New Zealand landscape

2024· article· en· W4402389739 sur OpenAlexaff
Brent Lovelock, Yuejiao Ji, Anna Carr, Clara-Jane Blye

Notice bibliographique

RevueJournal of Outdoor Recreation and Tourism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Otago
Mots-clésInvasive speciesRecreationGeographyPerceptionLoggingAgroforestryEcologyForestryPsychologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently we know little about how visitors perceive invasive species, nor how this may vary across visitor cohorts. Previous research suggests that visitors to natural areas have a low awareness of the impact of invasive species. This note reports on a survey of domestic and international visitors (n = 231) in New Zealand, investigating their awareness of invasive wild conifers and attitudes toward their control. Awareness of the wild conifer problem was generally low, especially among international visitors. There were significant differences between domestic and international visitors, and among visitors of different nationalities for how wild conifers were perceived. International visitors, and particularly those from China or other Asian countries were more accepting of wild conifers in the landscape and less supportive of eradication. The findings have implications for management of invasive species, which requires the support of all stakeholders, including tourists, recreationists and their associated sectors.

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)0,001
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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2024
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