Understanding health and well-being outcomes associated with protected coastal ecosystems: A Fundy National Park case study.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has significantly impacted the mental health and well-being of Canadians, prompting many to turn to nature for consolation and social interaction. However, there is a lack of evidence linking these outcomes specifically to coastal areas. To address this gap, we conducted a self-reported survey at Fundy National Park, New Brunswick, Canada, in summer 2022. Over 400 visitors participated, revealing nature enjoyment, physical health, and mental well-being as primary motivators for park visitation. Notably, mental well-being showed significant differences across gender, sexual identity, and ethnicity, with males, straight individuals, and others exhibiting distinct preferences compared to females, 2SLGBTQIA+ individuals, and BIPOC participants. Additionally, visitors reported substantial health benefits from coastal visits, particularly linked to place attachment. When examining the level of attachment associated with ethnicity, statistical differences emerged, indicating a need for further investigation into how cultural backgrounds influence individuals’ connections to coastal environments. Recommendations for visitor management, including inclusive strategies such as educational programs and interpretation services, are discussed. Future research opportunities in protected areas should focus on exploring the health benefits of coastal areas across Canada, investigating inclusive access to nature, and employing various methodological approaches to enhance our understanding of the intricate relationship between individuals and coastal areas. Future research should further explore coastal benefits and the perspectives of marginalized visitors, potentially through longitudinal studies and follow-up surveys, to ensure inclusive access to coastal ecosystems and the health and well-being benefits they provide.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».