The Perception of Stakeholders on the Forest Ecosystem Services: National Parks in China and Canada
Notice bibliographique
Résumé
The stakeholders’ perceptions of forest ecosystem services (FESs) vary among different stakeholder groups. This study, using China’s Shennongjia National Park Pilot (SNP) and Canada’s Banff National Park (BNP) as case studies, identifies and evaluates the preference characteristics of key stakeholders (including farmers, individual operators, government officials, and tourists) toward various FESs. We utilized Q-methodology and semistructured interviews to conduct a sorting of 23 Q-statements regarding FESs, across 7 categories (ranging from −3 to +3), with 24 Q-participants. Stakeholders’ preferences toward FESs were categorized into 3 common perspectives: tourism and culture, production and livelihood, and ecological conservation. Different types of stakeholders hold both consensus and divergence regarding their views on FESs. For instance, there was strong consensus on services related to “natural ecotourism and biodiversity conservation”, while stakeholders expressed strong opposition regarding services related to “forest protection”. Furthermore, stakeholders elucidated the reasons behind their preferences for different types of FESs. Overall, our study indicates that besides considering the services provided by forests themselves, policymakers also need to pay attention to the preferences and divergences in needs among stakeholders of national parks. This ensures a more comprehensive fulfillment of diverse societal needs and facilitates the formulation of more effective policies to promote the sustainable management and conservation of national parks.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».