Adapting to change: Visitor patterns in national parks across the pandemic timeline
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• COVID-19 reshaped forest-based visitor behaviour, creating lasting new normal trend. • Remote forest-immersive activities surged while popular routes saw less traffic. • Seasonal and spatial patterns decentralized, with more between-park movement. • Health crises highlight trees and forests role in supporting people’s health. • We offer insights for park management amid COVID-19′s new normal and future crises. The COVID-19 pandemic has substantially impacted visitor behaviour and forest tourism management, introducing new visitor patterns that persist in the post-COVID-19 period. As critical components of national parks, forests and tree-dominated natural environments have gained renewed attention for their role in promoting mental and physical health during public health crises. This study analysed pandemic-induced shifts in visitor activity and movement patterns from a temporal-spatial perspective in Banff, Jasper, Yoho and Kootenay National Parks using social media big data from pre, peri , and post COVID-19. Temporal analysis of social media posts aligned with official park attendance trends (2019–2023), validating big data as a reliable indicator. Results show a long-term behaviour shift toward nature-immersive activities in remote and forested wilderness areas, reduced traffics on historically popular routes, and emerging between-park connectivity. Seasonal and spatial visitation patterns became less centralised, increasing conservation pressures in ecologically sensitive forested areas and necessitating proactive infrastructure, zoning, and transit management. This research fills the knowledge gap on pandemic-driven visitation trends using big data, offering the implications extend beyond the current pandemic for effective and prompt park resources and tourism management, balancing conservation and public well-being.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle