MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412763761 · doi:10.1016/j.tfp.2025.100966

Changes in visitor behaviour in Canadian National Parks due to COVID-19: focusing on visitor spatial location and the distance between park facilities and visitors

2025· article· en· W4412763761 sur OpenAlexafffundabout
Huiji Wang, Xiangfei Lu, Yaquan Dou, Xiaodi Zhao

Notice bibliographique

RevueTrees Forests and People · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaChinese Academy of Forestry
Mots-clésVisitor patternCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyNational parkSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakEnvironmental resource managementEnvironmental scienceArchaeologyComputer scienceMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• COVID-19 significantly reduced visitor numbers in Canadian National Parks. • Visitor spatial distribution shifted toward remote, less-populated park areas. • Distance to natural features outweighed proximity to hotels post-COVID-19. • Flickr geotagged data revealed long-term shifts in visitor behaviour. • Policy should support diversified tourism products adapted to new preferences. COVID-19 has significantly altered visitor behaviour in Canadian National Parks (NPs), which are largely composed of forested landscapes that support vital human–nature interactions. To investigate these changes, this study selected six NPs and examined shifts in spatial visitation patterns and their relationship with proximity to park facilities before and during the pandemic. Based on 48,041 geotagged Flickr photos from 2018 to 2023, we employed the Seasonal Concentration Index (SCI), Geographic Concentration Index (GCI), Kernel Density Estimation (KDE), and the Optimal Parameter-based Geographic Detector (OPGD). Temporally, all six NPs experienced a pronounced drop in visitor numbers in 2020–2021, with only partial recovery by 2023. Spatially, visitor distribution remained highly uneven, with hotspots clustered around Banff, Jasper, and Lake Louise. However, a gradual dispersion of visitor flow toward less-developed and lower-density areas was observed in recent years. Importantly, COVID-19 shifted visitors’ spatial preferences: proximity to natural features such as rivers became more influential than the traditional pull of accommodations and services. These findings suggest a pandemic-induced reconfiguration of tourism behaviour, favouring more dispersed and nature-oriented experiences, though not necessarily closer to forest interiors. The study underscores the need for adaptive tourism planning that aligns with changing recreational demands and the ecological character of NPs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTrees Forests and PeopleMême sujetDiverse Aspects of Tourism ResearchTravaux en français237 207