Exploring attitudes and preferences toward species at risk in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
There are 199 species at risk in British Columbia (B.C.). To elicit public support to conserve biodiversity, it is important to understand people’s attitudes and preferences toward species at risk. Here we examine how people perceive endangered species in B.C., how message framing shapes the attitudes toward the species, and whether implicit or explicit preferences determine willingness to pay for conservation. In Study 1 reported in Chapter 2, we presented three messages about sea otters to 623 residents in B.C., and measured the change in their attitudes toward sea otters using Kellert’s typology of basic attitudes toward wildlife. The messages were framed as either positive (as a keystone species), negative (resource conflict with First Nations’ fishermen in the West Coast of Vancouver Island), or neutral (biological facts). We found that the negative message promoted acceptance for managing sea otters and their habitats for use values (utilitarian-consumption, utilitarian-habitat), and for exerting control over sea otters (dominionistic). This shift in attitudes occurred even though the negative message was perceived as less convincing and believable than the positive or neutral messages. The positive message, on the other hand, decreased utilitarian-consumption attitudes. In Study 2 reported in Chapter 3, we evaluated people’s implicit and explicit preferences for four species at risk in B.C. (sea otter, American badger, caribou, and yellow-breasted chat). We found that explicit rather than implicit preference predicts willingness to pay for conservation of each species, and findings suggest that people apply the affect heuristic when judging species—species that are less liked may be perceived as riskier, and vice versa—. This finding holds for both residents in B.C. (n=55) and outside of B.C. (n=463). The results from the two studies highlight the importance of attitudes, messaging, and preference when designing conservation campaigns and efforts.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».