Mitigating collision-caused bird mortality through message framing: Insights from residents' intentions for bird-safe windows
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to change human behavior for the benefit of biodiversity often rely on the dissemination of scientific information about biodiversity loss to nonscientific publics. This approach to science communication, known as the knowledge deficit model, is often insufficient for changing behavior. Recent trends reveal a rise in the use of message framing as an alternative method of communication. To address biodiversity loss caused by bird-window collisions, we use experimental survey design to compare the effect of deficit model messaging and four message frames (efficacy, emotional, moral, normative) on residents' intentions to adopt bird-safe windows, while accounting for other potentially influential cognitive and contextual factors. Data from a sample of bird enthusiasts ( n = 2854) and the general public ( n = 2054) in the United States and Canada indicate efficacy and emotional message frames were the most effective for bird enthusiasts and the general public, respectively. Prior experience with collisions, perceived impact of collision prevention, centrality of birding, educational attainment, and mutualist wildlife value orientations were also positively associated with respondents' intention to adopt bird-safe windows. Normative message frames, age, identification as male, residency in the U.S., and domination wildlife value orientations were negatively associated with adoption intention. Beliefs about collision prevention, centrality of birding, age, education, and wildlife value orientations also had similar associations with respondents' intention to encourage others to make their windows bird-safe. Results provide important insights for the mitigation of collision-caused bird mortality through evidence-based message framing, and the actions people are willing to take on behalf of birds and biodiversity.
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 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».