Incorporating the value of watchable wildlife in the landuse \nplanning process: values and impacts of British Columbia's bear-viewing industry
Notice bibliographique
Résumé
We examined the economic impact of commercial grizzly bear viewing in British Columbia and the potential impact it could have on the new land-use planning process. Surveys of operators described economic rents attributed to bear viewing and identified barriers to success and positive elements within the industry. We incorporated a tourist motivation questionnaire to describe the importance of bear viewing on choice to visit the region and province in order to accurately allocate visitor expenditures. Responses support the presence of a wildlife-viewer tourist typology. Responses from bear viewing operators were not sufficient to enable a full industry economic analysis but were adequate for the creation of a set of parameters for future planning of grizzly bear viewing operations in the province, as is required by the land-use planning process. A map of possible grizzly bear viewing locations on the coast was produced and compared to known biodiversity values and presence of old growth forest, with a discussion on the potential commercial bear viewing has to preserve high value landscape. Mean values of bear viewing operations indicated they were worth the equivalent of 1290 Hectares of Oldgrowth forest when measured on a simple financial basis. Legislative, operational and other barriers to success are discussed in the context of expanding the commercial grizzly bear viewing industry.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».