Exploring the Effectiveness of Ecological Momentary Assessment and Video at Eliciting the Impact of Park Features on Human Health and Well-being in a Protected Area Context
Notice bibliographique
Résumé
It is increasingly recognized that contact with nature in parks and other forms of protected areas provides benefits to visitors’ physical, mental, social, spiritual, and intellectual health and well-being. However, the methods used to assess these outcomes, including the influence of different environmental features that lead to these benefits, is under-researched. To address this gap, this study used a mixed methods design to explore the effectiveness of using Ecological Momentary Assessment (EMA) and video to assess the impact of various park features on the self-perceived (subjective) health and well-being of visitors. Participants were prompted by a mobile application on their smartphone to complete an in-situ survey on their device each time they entered a pre-defined geofence location within Arrowhead Provincial Park, a protected area in Ontario, Canada, over a three-day period in the winter season. The survey included the Brief Emotional Experience Scale (BEES) to measure participants' mental well-being and a video question to assess which park features were impacting participants' perceptions of health and well-being. Participants also provided feedback about their experiences during the study via a study exit survey. The results of this pilot study provided evidence that using a video question with EMA has the potential to be effective in understanding the relationships between park features and health and well-being. This study revealed a high in-situ survey response rate and reasonable temporal and spatial latency. The results also provided evidence that using video was very effective at eliciting park features and visitor feelings of health and well-being as participants reported hundreds of features and feelings within their videos. However, the video was much less effective at eliciting a direct relationship between features and health and well-being. Based on the results of this study, methodological recommendations for using EMA and video in a park context are provided. These findings can help researchers further the understanding of the relationship between park features and health and well-being to better inform visitor planning and management in a protected area context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».