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Enregistrement W4416280398 · doi:10.5751/es-16405-300427

Frames on human wildlife relationships in protected landscapes: lessons from the Gonarezhou National Park, Zimbabwe

2025· article· en· W4416280398 sur OpenAlexvenueno aff
Katharina Gugerell, Verena Radinger-Peer, Doris Damyanovic, Walter Musakwa

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueQ Methodology Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational parkWildlifeVariety (cybernetics)Corporate governanceWildlife conservationProtected areaFrame (networking)Wildlife corridor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main challenges in multiple-use landscapes such as protected conservation areas is the coexistence of local communities with wildlife. This coexistence has been framed recently as human-wildlife relationships and plays a pivotal role in the governance of protected areas where communities and wildlife are entangled in complex interactions. We apply the frame concept to uncover the competing and conflicting, as well as multifaceted values, ideas, perceptions, and experiences of local communities and park officials that shape human-wildlife relationships in the Gonarezhou National Park, Zimbabwe. To surface different frames on human-wildlife relationships, we applied the Q-methodology. For this study we opted for a theory-driven Q-set that focused on a deductive development of Q-statements from the literature. In contrast to other studies, which focus on selected aspects of human-wildlife relationships, we take a systemic approach and include various facets (e.g., institutions, tangible and intangible costs, empathy, wildlife value orientation). The Q-Method was applied to 149 community members as well as park officials and led to 10 diverging frames on human-wildlife relationships. The findings furthermore revealed on the one hand that park officials are not a homogenous group that can be clearly distinguished from the communities in their perceptions, values, and experiences, nor are the communities themselves homogenous. In contrast, we identified intra-and inter-community frame conflicts. The revealed variety of frames improves the understanding of conservation conflicts and supports more equitable governance of protected areas and landscapes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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