Landowner Perception of Information about Prescribed Fire: Influence on the Application of this Land Management Tool in the Southern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Prescribed fire is an important management tool on many rangelands. However, evidence that this tool is effective for mitigating multiple problems faced by landowners has not led to substantial increase in its adoption. Lack of knowledge about the safe application of this tool has often been cited as a reason for not applying it, which has led to calls for more education and outreach efforts to fill this knowledge gap. However, even when education is provided to landowners, adoption rates often do not increase substantially. When examining education improvement strategies, credibility often emerges as a primary determinant of information acceptance. Previous research indicates the relationship users have with a particular source and medium of information heavily influence their acceptance of the information. My research attempts to identify facets of information, other than credibility, that potentially influence information acceptance; these include: reliability, clarity, relevance, accessibility, and shareability. This research explores how those factors affect landowner perceptions about sources and mediums that disseminate information about prescribed fire. \nThe hypothesis is the perception of information and the users’ relationship with that source/medium plays a more significant role than previously thought. This hypothesis is tested using data derived from telephone interviews of key informants and online Internet-based survey of members of the Texas and South Western cattle Raisers Association and the Texas Wildlife Association. The results of this study provide guidance for government agencies and landowner entities, such as prescribed burning associations, for improving their information dissemination practices in order to enhance landowner perception and adoption of prescribed fire.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».