以下是引用这篇文章的格式建立:
凯特,一个。,M. Jacobs, K. Kok, N. A. Jones, S. Ogle, and E. Huijbens. 2022. Emotionally augmented mental models, connectivity and beaver reintroduction in Southwest England. Ecology and Society 27(1):33.文摘
理解human-wildlife交互已经超出了认知心理学的框架包括升值所扮演的角色的情感在人类对野生动物的反应。从它开始作为一个认知框架的命题,心理模型已被证明很容易适用于代表和解释在结合社会和自然系统涉众的观点,但缺乏情感的综合方法。这是一个重要的知识差距。开始调查的关系关注野生动物保护的要求,我们进行了一个案例研究的视角向欧亚海狸(独立生存的Castor纤维)重新引入英格兰西南部,生态重要的发电机高价值的湿地栖息地与当地人类利益而相互作用强烈。使用模糊认知地图技术,我们报告预测模型测量和主观情感价之间的关系引起与利益相关者概念的内容。之间重要的相互作用确定了三个概念连接在心智模式影响的措施和相关的情绪效价强度:单一模型概念连接显著,聚合模型概念连接显著,聚合模型预测推断由动态分析。勾勒出一个可能的解释这些发现,我们建议criteria-based评估建议的评估理论的情感很敏感的强度和分布连接在心智模式的影响。除了其理论意义,本文中给出的证据强调参加保护利益相关者的情感体验的重要性,并可能帮助缓解,保护目标的新方法需要人工调整。介绍
情感和野生动物
作为人类活动的生态影响变得越来越重要,所以human-wildlife交互和他们的心理依据保护吸引了越来越多的研究兴趣。调查探索人类性情对保护往往集中在认知变量及其影响human-wildlife冲突(富尔顿等人。1996年,Manfredo和2004天,告诉et al . 2010年,约翰逊et al . 2016年),而情感的作用相对被忽视(Manfredo 2008,雅各布斯2012。Abidin和雅各布斯2019)。这是自相矛盾的,因为情感定义为”情景,相对短期的、基于生物模式的感知、经验、生理、行为和沟通发生的针对特定的物理和社会挑战和机遇”(特纳和1999:468总值)显然是中央日常人类经验;情感象征价值和影响记忆、动机、决策、和感知相关human-wildlife交互(Jacobs和Vaske 2019)。情感反应因此human-wildlife共存的一个关键的特征和研究探索情感在生态系统被视为越来越重要(Glikman et al . 2019年,雅各布斯和Vaske 2019)。
在本文中,我们着手调查并提供解释人类的情感和认知观点之间可能的规律”事情是如何工作的”由连接概念数组被称为心理模型通常支撑人类理解和推理,以作为保护情况下例大型野生动物门。
心智模式
先锋心理学家Kenneth Craik首次提出,人们现实流程模型作为主观概念网络为了推断预测,做出决定,并指导操作,在工作中可以追溯到20世纪中叶(1967年Craik)。最近的兴趣基础上Craik最初的想法刺激了心智模型的结构和性能,研究表明,人类在环境科学方面可以作为二维认知地图探索适用于自然资源和野生动物保护,在复杂和分析法逐渐失宠生态系统尤其有用(比格斯et al . 2011年,琼斯等人。2011年,Lynam et al . 2012年,月球et al . 2019年)。
一个特别富有成果的阐述该方法的竞争,有时心理模型中包含的不精确知识的使用”模糊逻辑”生成半定量模糊认知地图,fcm (Ozesmi和Ozesmi Kosko 1986年,2004),可以用来分析推理过程,推断出关于外部世界的知识。fcm组成节点或概念,可以显示不同级别的活动,和inter-nodal连接与给定的方向,标志,和权重,代表因果影响。FCM格式的,心理模型可以分析和比较,及其动态行为模拟展示概念激活的变化,因此某种程度的模型输出(杰特Ozesmi Ozesmi 2004年,2014年灭世狂舞,Yoon和杰特2016)。
到目前为止,一个系统的解释的认知心理模型的概念内容与情感是明显缺席。尽管缺乏研究,环境保护直接相关性的研究,比格斯et al .(2008:7)提出一个明确的角色情感的描述性工作心理建模的定义:”(心理)表示的对象,他们的关系和动态的属性或特征以及人的价(认知和情感)对象,关系和动态。”从这个观点,我们建议了解情感和认知因素在心理模型交互保护需要进一步说明。
情感和心理模型
代表在环境心理模型中,情感可以作为模型的框架概念内容;举个例子,”涉众的情感满足,”一个概念描述情感,可能显示为一个概念网络的一部分与其他认知概念。另一种方法可能会考虑一个额外的主观情感层映射的认知心理模型的概念内容和相应的面部表情的变化,自主和荷尔蒙活动的生物心理社会的调整(伊泽德2007)。然而表示,未能考虑情感结构的推理和决策是psycho-biologically不完整(达马西奥1994)。
与进化能力生成和利用心智模式,情绪作为一种自适应的生存机制,将对社会和生态的刺激;例如方面的情绪反应可能关注个体的注意,引起记忆,和管理决策(尼丹瑟和里克2017 a),当与他人共享扩展增强社会群体一致性、协调、和集体行动(尼丹瑟和里克2017 b)。
根据证据评价的情感理论,翻译的环境刺激的情绪反应是通过评价机制包括普遍引用的评价标准包括品质新颖、愿望、目标诱因,机构和标准兼容性(摩尔人et al . 2013年)。Criteria-based concept-stimuli评估不同个体之间,表示重要的,或者认为个人意义和情感反应的定性变体埃尔斯沃思(2013)。
在心智模型,概念之间的联系代表信仰推断可能会发生什么,因此重要的预测,评估criteria-based评估个人的对应方面的意义。举个例子,在一个环境背景下,人类的利益相关者的概念评价问题不仅是一个孤立的刺激,而是因为它的已知的和定量的影响生态、社会、文化和经济的结果被认为是重要的在一个给定领域的主题。
刺激(概念)的激活与强度相关的情感反应尚不清楚,但它已经表明,知觉刺激变化而不是绝对值有特殊的意义,因此”变化越大,随后的情绪越强”(Frijda 1988:353)。在情感的选择方面来衡量,一个维度评价的核心情感价(如/ pleasure-dislike /不满)是一个合理的候选人,影响力作为情感理论的基本精神生物学功能(罗素2003,巴雷特2006)和服从心理评估在研究面试(Broekens和边缘主义者2013)。
心智模式和连通性
摘要通用术语”连接”是指连接属性的心智模式的影响是否涉及单一的概念或模型作为一个整体,代表信仰概念之间的联系,翻译成fcm的因果影响。描述了基于连接的标准测量环境心理建模(Ozesmi和Ozesmi 2004),并广泛用于网络分析。心智模型和FCM指标后来被应用在各种各种事关环保领域包括水文(欧洲蕨和克罗克2007),生态资源途径,在人类社会网络和关系,数量和类型的连接可以预测系统的稳定性和性能,如出现在系统建模(弗莱彻等人。2011年,Daigle et al . 2020年)。
Yoon和杰特(2016)描述通常应用FCM模型参数敏感的数字,方向,和概念之间的连接强度的影响。本文以下被认为是:(i)学位中心,关于个人的概念来确定连接其他概念的概念是,(2)连接密度整体模型,来确定连接或稀疏fcm,和(3)的fcm动态分析连接概念之间的影响是在反复迭代,直到结果概念州到达稳定输出激活配置文件,因此显示的(未来)响应认知系统。
整体连通性在心智模式代表因果信念力量连接概念,学位中心的测量概念,模型密度和动态分析,认为改变概念活动提供一些可量化的评估手段感兴趣的人们如何看待一个生态系统,在概念上重要的利益相关者,经理和研究理论家(Ozesmi Ozesmi 2004年,灰色等。2013年,特恩布尔et al . 2018年)。
集团(社会)的心理模型
心智模型理论的一个重要发展问题举行的共享心智模型的概念在社会群体中,相关团队工作和思想形成信任和合作的基础上有效组函数(Jonker et al . 2010年,灰色et al . 2014年)。来推断共享特性集个人心智模式可以聚合,保留最经常提到的概念和关系组合代表共享的知识结构(Ozesmi和Ozesmi 2004)。中确定利益相关者组织与部门利益与自然资源被开发独特的共享心智模型(Aminpour et al . 2020),哪个函数最小化类内冲突(埃文斯et al . 2019年)与账户组的情绪调整和规范个人反应组织寻求解决优先级(Kuppens和Yzerbyt 2014)共享。
假设
密度概念中心之间可能的相互作用,模型,和动态概念激活指标描述Yoon和杰特(2016)一方面,和归因的个人意义来源于情感评价理论,提出价值寻找预测规律有关的数据。本文提出的命题是考虑个人和聚合利益相关者心智模式引发了与一个重要的大型野生动物保护恢复项目设置监视和管理一个独立生存的欧亚海狸,Castor纤维人口在英格兰西南部。海狸保护尤其相关,因为作为一个物种,海狸产生变革性的影响在他们的环境中,产生重大human-wildlife相互作用,使其更有可能广泛的利益相关者将开发两个强连通和情感心理模型。
假设1:利益相关者心智模型分析显示预测之间的相关性测量情感价和个性心理模型(a)中心和(b)密度概念。
假设2:聚合(共享)利益相关者群体心智模式将显示预测之间的相关性测量情感价和中心概念。
假设3:聚合(共享)利益相关者群体心智模式将显示预测测量情感价之间的相关性和预测概念激活(动态分析)。
案例研究:海狸重新引入
欧亚海狸(图1)是一个重要的欧洲保护物种(Campbell-Palmer et al . 2016年),这勉强避免了灭绝的高潮在20世纪早期历史悠久的捕猎和栖息地的丧失,包括完全消灭英国早期现代时期(2006年2003年哈雷和罗塞尔,Coles)。在前欧洲范围,包括最近的项目在苏格兰,保护和重新引入缺席导致成功的恢复与改善生态系统健康和生物多样性(法律等。2016年,Puttock et al . 2017年,2018年)。在英国,政府决定正式批准一个小饲养海狸发现人口生活在河里水獭英格兰西南部和五年河水獭海狸试验(ROBT),据报道在2020年初(火盆et al . 2020年)。除了生态变化,ROBT进行直接或间接的人为因素和结果评估,其他地方的权威定义”社会经济环境下,社会态度和价值观、动机和期望,行为和行为的改变”(IUCN / SSC 2013:11),标准没有明确考虑情感反应的影响。
高度重视,高使用地点通常在低地英国风景如水獭谷携带多个利益相关者的利益,并使ROBT一个绝佳的机会来检查个人和群体利益相关者情感反应与概念的观点。
方法
地理区域
研究侧重于ROBT重新引入区域,基于河流水獭,主运行的32公里到英吉利海峡西部流域250 km²和总水道包括594公里的支流。流域包括两个保护”领域的杰出的自然美景,”一个港湾”特殊的科学兴趣,”和46公里的河边路径访问。ROBT完成于2020年,据估计,18海狸家庭组项目区域内的居民(m .艾略特,德文郡野生动植物信托基金,个人沟通),创建补丁的迅速变化,典型的海狸湿地栖息地(图2)。四分之一的河岸边缘是耕地,其余牧场+本地化林业、果园和小定居点(火盆et al . 2020年)。
涉众的抽样
共有48个涉众参与者招募的基础上(我)一个或多个标准居住,工作,保护、学术或休闲参与ROBT区域,(2)一个职业或自称兴趣五年的审判预计2020年完工,和(3)自我界定的识别与关键组标签来自与ROBT讨论项目经理和一个阅读年度ROBT报告后总结的火盆et al。(2020)。这些包括公众(GP),保护和环境科学家(CES),土地所有者和经理(LM)利益相关者群体,和小数量的农民、渔民,监管机构(别人)没有特别考虑。
考虑到需要”没有获得一个代表性样本的人口但是代表不同的知识领域”(Olazabal et al . 2018:800),立意抽样招募了大约一半的参与者通过社区社交媒体广告,虽然大多数专家职业参与者寻求通过直接的方法或滚雪球。
计划,样本大小将取决于概念饱和(Ozesmi和Ozesmi 2004)。面试的招聘进展继续超出预期的高原期,因为缓慢的招聘专家的利益相关者群体,然而积累分析显示,89%饱和度概念是通过25 48采访。
利益相关者访谈过程
所有由第一作者采访发生在2018年10月和2019年5月,平均149分钟(范围70 - 270),在人们的家中或工作场所进行。现场面试的相关环境因素被认为是可取的(琼斯et al . 2014年)但不切实际的判断主要是晚上会议和冬天的天气条件。
采访开始的半结构化的解释过程,学术背景,道德标准,个人标识符的数据的集合,最后分享照片的海狸,河里,试验区域的地图。参与者被给定一个强制性概念concept-category随后留存,”海狸的存在”并邀请写他们自己的术语认为心智模型概念到便签纸显示然而首选120 x90 cm,根据三个先验根据第一作者是合理的框架类生态系统参数:”海狸和野生动物和植被,b)河和物理环境,c)人与人类活动。”参与者被指示要考虑影响未来五年,创建一个合理的时间内使参与者能够表达自己的理解和期望的紧急或波动和周期性的事件如强调在降雨高峰和低谷。
最小化潜在影响面试官,受访者被要求在生成一系列的积极的方面,例如,”宽容”不”不宽容。”参与者压力意味着需要更多的过程支持和会话的方法相反,采用的第一作者指出参与者方面共享的准确性。参与者写道,显示自己的方式作为一个网络,之后,他们被要求考虑每一项,在他们的优先顺序,增加直接签署(+)或逆(-),和模糊权重(VS很强;强大的年代;温和,M;和弱,W)因果箭头来表示概念之间的明显影响,直到满意的整体结果。
最后,参与者得分情感反应使用AffectButton面部表情图标(Broekens 2014)考虑”你感觉如何当思考(每个概念反过来),”识别表达最好的代表主观情绪反应或感觉。AffectButton自动为情感价率分数,称为”快乐”维度(1,1)代表主观最大不满(皱着眉头和不幸)通过一个中立的响应最大快乐(微笑和快乐)所示的坐标选择中的面部表情”影响空间”的视觉图标。
AffectButton是基于线性非语言Self-Assessment-Manikin规模(布拉德利和朗1994),选择核心影响的代表的尺度,可靠性和有效性包括与语言情感尺度,强烈的相关性和易用性(Broekens和边缘主义者2013)。分数与每一项和可见研究者指出,在相关的便利贴。
尽管AffectButton分数维的唤醒和主导地位的环境中,只有情感价进一步认为,合理的情绪效价的基本性质和额外的分析揭示最小差异预测影响发生情感价和其他两个维度(a .凯特未发表的数据)。
心智模型启发和fcm
启发式方法的心理模型(阿克塞尔罗德1976年,琼斯et al . 2014年)和转换fcm作为心智模型表示的图形技术(灰色et al . 2014年)遵循以前的环境研究(Ozesmi Ozesmi 2004 Obiedat 2016年萨马拉辛哈,Olazabal et al . 2018年)。过程总结如下:(i)标准化和减少原始应聘者来说,凝聚成语义上等价FCM概念范畴,(ii) FCM转化为广场邻接矩阵填充数值连接值归因于模糊语义方面:很强,0.8;强,0.6;温和,0.4;弱0.2,(iii)的模型相结合,连接多个值在每个等效单元平均生产平均重量(亚伯等人。1998年,Cannon-Bowers 2001年萨拉斯,灰色et al . 2014年),(iv)动态分析计算概念激活值。
原始样本48模型最初由657受访者条款(平均每13.3模型,范围日到24日),每一个都有情感效价匹配分数。初始数据清理样品条款减少到600年(i)合并16条重复的条款和1套一式三份的术语分别在他们的心智模式,和(2)反相22个人项+两个合并重复项,以表达他们的积极意义的一致性。在两组情况下,附价从进一步分析数据丢弃。
心智模型聚合
聚合利益相关者心智模式促进涉众组fcm分析是通过调整每个参与者所使用的术语在行由53 concept-category标签形成列定义的语义等价新兴检验的第一作者进行积累。例如,四个原始参与者旅游方面:”旅游、””海狸旅游、””酒店/酒店行业,”和”外旅游”被合并成一个单一的概念范畴”自然旅游。”的16双,1组三个复制最初通过合并处理,最强烈的加权连接之前保留后续连接合并过程所需的聚合模型的动态分析。
模型聚合过程不是标准化的文献;方法主张包括组装所有的概念与保留最强的累加关系(Ozesmi和Ozesmi 2004)或包含权重的专家可信度(Obiedat和萨马拉辛哈2013)。在这项研究中,从概念和模型聚合是通过保持信息联系最常提到的心理模型的样本内构成整个样本和每个涉众组,代表一个面值共享模型在每种情况下。
在实践中,保留概念高于每组四分位数中值阈值概念列表排名由频率生成的模型尺寸视为理想的解释(Ozesmi和Ozesmi 2004)。模型包含聚合也需要阈值连接。这样做是基于(i)连接产生的频率,和(2)因果签署协议(即。,直接或逆)。涉众组连接阈值选择平衡排除更少共享信息的同时最小化孤儿概念损失如下:(i)全科医生;至少有三个same-signed连接,或四联系不超过一个签署了连接相反,之前被计算的意思是,(ii) CES上;作为医生,(iii) LM;至少两个same-signed连接,否则医生。一旦阈值应用,任何无关的”孤儿”概念被排除在分析之外。
FCM分析
FCM分析措施心智模式作为网络的基本性质。通常,测量由计算机计算到达基于数量,位置和连接的权重概念之间的关系。连接与情感之间的相关性进行了研究(i)层面的整个样本的条款,n = 600,(2)个人fcm, n = 48岁,和(3)聚合fcm公众(GP),土地所有者和管理者(LM)和保护和环境科学家(CES)的利益相关者群体。
在这项研究中,FCM所示连接数据矩阵进行了分析,并且公开FCMappers软件(Wildenberg et al . 2010年)。FCMappers计算概念入度和出度加权求和的值分别所有关系和联系,为每一个概念。每个概念的绝对的和入度和出度值,称为概念学位中心和缩写”中心”是一个测量模型中的每个概念的影响或意义(伊甸园et al . 1992年,Ozesmi Ozesmi 2004年,Yoon和杰特2016;表1)。
密度D模型计算的实际连接数除以最大连接数的(概念的数量的平方调整占无自身环规则防止概念连接直接回到自己参与了原始心智模式):
(1) |
情感和连通性
识别情感价和指标之间的关系为中心概念,密度和演绎推断动态分析,三种可能的指标更大的感知connectivity-linked个人意义,支撑假设。
在这项研究中,AffectButton情感价分数范围内(1,1)转换为一个绝对值(0,1),因为重点是情绪反应强度,而不是它的方向。
具体相关性计算如下:
(我)情感价和中心对整个样本的清洗条件(n = 600);中心值归一化(0,1)在每个模型考虑到模型的变化大小,因为所有成对centrality-emotional价数据分析作为一个单独的数据集,
(ii)意味着情感价的概念在每个计算n = 48模型和相应的n = 48模型密度依赖于一个假设净整体情绪反应可以从每个心智模型合理推断,
(3)意味着情感价和中心为整个样本聚合组单独考虑,每个聚合GP, CES, LM涉众组模型。
(iv)意味着情感价和稳定的激活值由动态分析聚合整个样本组的概念模型,并为每个聚合GP, CES, LM涉众组模型。
动态分析个人和聚合FCM概念的激活值是使用动态函数在公开可用的软件FCMappers (Wildenberg et al . 2010年)。在动态分析中,概念给出值代表活动或激活水平允许变化的影响下输入加权连接,因此动态激活值。结果集的概念值经历相同的过程开始迭代,直到到达稳定的一整套概念最终激活结果(Stylios Groumpos 2004角2009年辛格和Chudasama 2017)。
数学上,初始状态向量概念激活值形式一个(一个1,一个2,……,一个n),例如,一个1概念的激活值吗c1从集合C一个给定的模型,是乘以cnxcn邻接矩阵W连接权值与细胞密集的范围(1 - 1),包括零没有连接的影响。迭代过程从一个t来一个t + 1由一个规范变换函数f重复,直到一个稳定,用代数总结格式表示Groumpos概述(2010):
(2) |
在FCMappers动态分析,(我)所有初始激活值一个t被授予一个基线值1代表”充分活跃”上下文中被受访者避免改变输出不同初始条件敏感(骑士et al . 2014年),包括司机概念激活稳定性由研究员认为self-loops价值”+ 1,”(2)上一次迭代”内存”值一个t被添加到W -分解的值一个t正常化之前,旨在复制时间连续性在生态和社会系统中,和(3)积极正常化(0,1)在每个迭代是乙状结肠挤压函数来完成f方程(3),判断最合适的替代方案相比,引入不连续不适合r计算,或双曲线函数,这相当于适合相关目的(布埃诺和Salmeron 2009),而不是现成的软件,通过访问
(3) |
变量α是要归一化的值,e是欧拉数和λ= 1 (w . Bachhofer个人沟通)。低λ值选择FCMappers确定浅曲线近似论文值的线性函数
相关分析,对任何数据包括概念激活值和情感价值,后者是固定的司机概念被排除在后续计算假设3,但是灵敏度测试确定这里没有显示这个没有意义的r值的差异。
在计算相关值,影响大小皮尔森的r值应用如下:r = 0.10,小的效果;r = 0.30,媒介效果;r = 0.50,科恩(1992)产生巨大的影响。
结果
人口统计资料
n = 48参与者的总样本与模态年龄41-60多数男性,尤其是在地主和管理角色+农业、渔业、和监管作用”别人。”主要是年轻女性更频繁地参加全科医生和CES组(表2)。
情感和连通性
假设得到解决(i)个人层面的概念连接,(2)个性心理的整体连通性度量模型,和(3)聚合心智模型概念连接。
假设1
分析600年生的概念与情感价分数显示一个小但显著预测情绪价之间的关系和概念中心(r = 0.16, P < 0.01)。的样本48 FCM模型还有一个小效果,无关紧要的对于此示例,意味着模型之间情感价和心智模型密度(r = 0.13, P > 0.05),表3所示。
假设2
分析整个示例(WS)聚合组模型代表一个共享的角度揭示了一个强大的和高度显著预测情绪价之间的关系和聚合概念中心(0.60,P < 0.01)。聚合分析利益相关者共享组模型数据还显示大显著影响GP (r = 0.63, P < 0.05)和LM (r = 0.56, P = 0.05),和一个小非重大的影响对CES (r = 0.17, P > 0.05)。
假设3
动态分析结果(聚合FCM方法,方程2)数据显示一致的阳性预测值概念之间的关系的情感激活值价和稳定的动态概念,与重大的强烈影响WS (r = 0.56, P < 0.05), GP (r = 0.52, P < 0.05), CES (r = 0.60, P < 0.05)。最小的利益相关者群体的分析,LM,显示无显著关系。
聚合WS和涉众组数据包括概念描述符,中心,和情感价如表4所示。概念内容聚合的利益相关者之间的分布式模型包含六个生态变量包括强制性的”海狸的存在,”和17个以人为中心的变量在某种程度上源于这些包括物质和文化生态系统服务,社会经济因素,海狸接受和beaver-applicable自然野生动物/金融、政策和管理。
讨论
情感预测连接
预测措施之间的关系的发现支持存在情感价和FCM参数的选择取决于心智模型连接的各个方面。对于我们的样品,情感价显示了一个小的显著预测效果相对于个体模型概念中心指示概念在心智模式影响,和强烈积极的预测效果为中心和动态分析对大多数但不是所有聚合的利益相关者群体。一个微不足道的影响模型密度可能反映了一个动力不足的研究,限制了进一步的讨论。
中心和动态分析都是源自模型连接,因此预期关联结构一定预测功能,然而,两组结果传达不同的信息。支持所有三个假设邀请解释关于因果的影响,利用连接代表信念和情感表示个人或社会意义的概念和它们的因果关系。
中心作为一个连接测量是很重要的,因为它强调司机被认为”使事情工作”感兴趣的,为输出。例如,在海狸栖息地筑坝连接到水的流动和存储,养分循环,生物多样性,人类的成就;输出值或dis-valued利益相关者有不同的优先级。
情感信号
情感作为内部个人和人际社交信号(Levine et al . 2018年),在这种情况下建议应对感知心理模型内连接。因为连接介导动态输出,情感信号可能是自适应作为一个指标,以及重要的社会和生态的输出是否增加或减少(Norberg Cumming 2008年,特恩布尔et al . 2018年)。例如,在河水獭beaver-system,变化就可能造成的影响”政府政策/金融性质,”压力对政客和决策者与扩大”海狸的存在”在post-ROBT阶段,或通过公众紧急的影响”海狸迫害,”所有概念表4所示。本研究的研究结果表明,这种发展会激发情感反应符合连接的影响作用于或概念。例如,”海狸迫害”可能是一个有争议的话题,也许相反目前功能只有弱影响和情绪价,只有CES集团。
心智模型连接如何生成涉众的情绪被认为是与评估理论的情感在表5中,显示之间可能的相互作用表明评价理论标准”环境健康的重要性”(摩尔人et al . 2013年)和感知connectiveness,参照ROBT的特点。
人类情感的评估理论提出了各种模式的维度标准确定或递归地解释特定的情绪(谢勒2009)。也许根本和自动评价标准,或涉及复杂的认知处理更大的社会进化和文化特异性(谢勒2001)。例如,说明beaver-specific判断概述代表解释可能重根据利益相关者和文化背景不同,通过经验和更强烈的学习和教育。
评价标准的作用可能会进一步说明了我们发现GP和LM组成员一致连接突出和情绪效价强度,分别”海狸验收——公众”和”海狸验收——农民、地主、林业”(见表4)。在这两种情况下,信号的情感反应对点意见可能在确认利益相关者关系为目的,身份,和集团安全。
聚合和情感
增加预测的相关性emotion-connectivity与聚合是显著相关,尽管解释这一发现被认为是与考虑共享心理模型的真正代表。灰色et al。(2014)区分社会模型在团队成员的知识密切彼此的心智模式在宽松的社会模式产生联想的特点是广泛的共同的世界观。情感对于后者仍可能信号共享群体认同的重要标志。组研究似乎属于松散协会一类,可能除了CES集团的一些但不是全部人都专业链接但是情感相关性感知模型显示弱连接。这个明显的异常原因不明,但可能反映了不需要同伴情绪强化,可能反映组异质性因此不太突出规范组身份。是属性显示的聚合效应的规模;数据显示大规模过程一般,在社会方面表现出更大的规律,经济和生态系统,不太容易受到破坏(1999年Levin)的机会。
动态分析和情感
ROBT样本,emotion-connectivity相关性模型来模拟动态运行时观察到的结果推断出的交互概念”人的价(认知和情感)对象,关系和动态(模型)”(比格斯et al . 2008:7),强调情感价和动力学。五年时间参数心智模式在这项研究并不意味着动态分析赋予一个常规的时间维度,但确实提供了一个框架在这变化是设想对之前和之后的看法,例如,调制(多余的)洪水下游海狸的活动。能力来判断互动可能是自适应动态概念。动态分析的概念激活显示了心智模型逻辑提供了预期的变化。人类一般不进行复杂的计算预测的结果,但它提出了内部生成的”好像”结果和情感反应,建议从心智模式可以作为决策反馈机制(1994年达马西奥勒纳et al . 2015年)。
动态分析有一个进一步的生态场景中重要的理论应用研究考虑替代期货建模通过添加或改变实验加权概念fcm(2014年2009年灭世狂舞,杰特和角)。探索调整了情绪价与变化相关的激活水平的关键结果有潜力提供见解可能涉众对保护政策或土地使用的反应。
Emotion-connectivity和保护
Buijs和劳伦斯(2013)认为,情感需要被承认为理解人类与大自然接触的关键。本文的研究结果显示这种关系如何函数的一个重要方面。ROBT环保人士等着手项目,利益相关者之间的感情色彩的争议可能表明需要重新设定辩论如果利益进行协调,要求明确连接和输出值由不同的演员(Blicharska和Angelstam 2010)。反思高强度的情感价可以帮助关注评估连接由利益相关者,和一个更明智的方法来诊断和管理的冲突和保护提出的Madden和McQuinn等(2014)。
心理建模与选择利益相关者也可能增加的理解冲突,情感意义的连接基础信号出现分歧和风险破坏社会可行性,认为对于成功至关重要野生动物重新引入或类似的保护措施(IUCN / SSC 2013)。我们设想,这可以使用突变列表的关键概念确定初步的利益相关者访谈或专家研讨会,使引出连接感知和情感上的热点在心智模式影响个人或社会团体更简单实用的公众参与程序。在适当的地方,设计心理缓解量身定制的信息影响感知连接突出和情感反应提供了一个潜在的推论生态减灾整体stakeholder-sensitive保护。
强总规模的预测关系表明方向环保人士关注的社会群体和社会的影响,包括战略与大规模跨社区干预效果如pro-nature经济政策。
和未来研究问题相关联
- 我们测量概念突出”学位中心。”Obiedat et al。(2011:1086)检查替代中心构造;(一)”中间性中心,””由求和节点之间的最短路径的比例(概念)对经过该节点,”和(b)”接近中心,”哪一个”衡量接近一个节点(概念)是所有其他节点图,”根据弗里曼的工作(1977、1978)。有趣的是,早期的调查显示的情感质量满意度之间的关系”现实生活”任务完成,”中间性中心”莱维特(1951)。据我们所知,可能的情感之间的关系和制定、或如何与任何这样的关系”学位中心”仍然是未知的。
- Thagard(2006)概述了决策框架依赖相干网络内的积极或消极的价值负载结构等概念,信仰,和目标。网络可以提供视觉作为一个”认知情感地图”视为一种推理的推理机制(Thagard 2011)。Thagard的地图不定向图的心智模式”事情是如何工作的,”但是他们建议的方式情感依恋的概念可能直接交互。我们的方法可以使用Thagard改编的见解寻找情感的证据确定邻近概念之间的关系,例如,亲密与情感强度概念是否独立于感知的连接强度和方向指示因果影响。
- 灵敏度分析情感价和连通性之间的关系通过动态表达概念激活确认在我们的样例,通过实时动态场景测试和重复情感价测试概念将提供支持我们的研究结果。实际场景应用程序可能包括检查变化的情绪反应连接感知与建模经济政策旨在提高农田生物多样性或简单实用的保护措施如警告通知旨在引入conflict-aversive联系去遛狗的心理模型。
- 我们的研究确实显示一个情感信号密度整体模型,但这种关系是软弱和不具备传统意义。可能有价值的检查潜在的情感反应紧密接触的群体相互嵌套在心智模型连接概念,称为”子图”(Harary et al . 1965年)。未来发现valance-discontinuity子图和连接概念之间可能阐明魅力物种状态或野生动物的敌意归因在高水平的连接提示会议标准等极端的愿望和强烈的norm-compatibility,表5所示。内部共享的连接有魅力的子图也可能有助于解释的现象导致保护群体认同。
结论
个人和群体的利益相关者为恢复英语海狸的人口心理模型显示情感和感知之间的相关性概念连接和动态。因此,情感价可能信号功能的影响归因于概念,以及敏感性改变观念,改变生态系统发展的看法。提出了标准中指定的评估理论的情感似乎占人类对连接在他们的心智模式。因为情感反应和心理模型之间的联系可能起源于生态和社会适应能力,表现在决策的结果,有理由关注人类情感的作用在保护实践。这项研究表明情感反应的重要保护物种如海狸,加剧了快速变化后重新引进利用率高驯化景观普遍发达国家如英国,可以被认为是一个重要的和不可避免的利益相关者参与大规模的保护项目,无论好坏。这些发现邀请进一步的调查可能的机制复杂的情感和心理之间的关系建模human-wildlife交互,并建议理由保护规划者和管理者的认识和工作直接与涉众的情绪反应,以及识别不同意见的连接可能揭示了情感冲突。
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主要作者希望认识先生提供的援助和好客马克•艾略特和他的同事在德文郡野生动植物信托基金的支持和善意的48个志愿者慷慨地分享他们的理解河水獭海狸试验在英国,评论者的积极重要的承诺,最后向我们提供的有用的编辑支持詹妮弗Mullie生态和社会。
数据可用性
所有数据都支持这项研究的结果主要作者的要求上都是可用的。原始数据是存储在一个驱动器上对文化地理学的椅子组内举行,瓦赫宁根大学和研究,社会科学学系(WUR)问和学术人员访问。部门政策后,所有数据将被转移到一个公开访问荷兰国家档案可以在出版。伦理批准颁发的这个研究是文化地理学的椅子集团的内部程序操作在项目开始的时候,和有关部门的书面确认的涉及人体受试者的研究伦理委员会。
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表1
表1。心智模型参数定义。
模型参数 | 定义 |
学位中心概念 | (绝对)入度和出度之和,表示整体中的一个概念模型的影响 |
入度概念 | 笔输入加权概念连接 |
概念有关学位 | 的输出加权概念连接 |
密度 | 比实际连接的所有可能的连接,更高的密度可能表明更大的弹性和感知管理的机会 |
表2
表2。研究样本涉众组和人口统计数据。
公众(GP) | 土地所有者和经理(LM) | 保护与环境科学家(CES) | 其他人 | |
每个类别的心理模型 | 21 | 7 | 9 | 11 |
F: M | 13:8 | 0:7 | 4:5 | 0:11 |
模态年龄组(范围) | 26-40 (26 - 61 +) |
41-60 (26 - 61 +) |
41-60 (18 - 61 +) |
41-60 (18 - 61 +) |
表3
表3。相关性;价指标和模型连接。WS,整个样本;全科医生,普通公众;LM,土地所有者和管理者;CES上,保护和环境科学家。
r | 2跟踪P | |
价诉中心(600年48个人概念模型) | 0.16 | < 0.01 |
价诉中心(聚合WS) | 0.60 | < 0.01 |
价诉动态概念值(聚合WS) | 0.56 | < 0.05 |
价诉中心(聚合GP) | 0.63 | < 0.05 |
价诉动态概念值(聚合GP) | 0.52 | < 0.05 |
价诉中心(聚合LM) | 0.56 | 0.05 |
价诉动态概念值(聚合LM) | 0.31 | 不重要 |
价诉中心(CES)聚合 | 0.17 | 不重要 |
价诉动态概念值(CES)聚合 | 0.60 | < 0.05 |
价诉密度(n = 48心智模式) | 0.13 | 不重要 |
表4
表4。聚合的利益相关者模型GP,公众;LM,土地所有者和管理者;国际消费电子展上,保护和环境科学家;WS,整个示例:概念和数据参数(EV__,平均绝对情感价;C‡,学位中心概念;达§动态分析-概念值)
聚合的利益相关者群体;全科医生、LM、CES, WS -概念值 | 电动汽车__ 全科医生 |
C‡ 全科医生 |
达§ 全科医生 |
电动汽车__ LM |
C‡ LM |
达§ LM |
电动汽车__ 消费电子产品展 |
C‡ 消费电子产品展 |
达§ 消费电子产品展 |
电动汽车__ WS |
C‡ WS |
达§ WS |
海狸的存在(给) | 0.85 | 8.70 | 0.94 | 0.81 | 4.98 | 0.94 | 0.86 | 7.53 | 0.93 | 0.85 | 13.28 | 0.99 |
河岸林地——植被的健康 | 0.70 | 1.42 | 0.84 | 0.73 | 1.68 | 0.80 | 0.66 | 0.50 | 0.78 | 0.72 | 1.78 | 0.85 |
自然旅游 | 0.53 | 2.22 | 0.92 | 0.83 | 0.60 | 0.79 | 0.66 | 3.88 | 0.96 | |||
海狸洪水/对土地生产力的影响 | 0.41 | 1.07 | 0.76 | 0.42 | 1.32 | 0.66 | 0.45 | 2.68 | 0.85 | |||
海狸验收——农民、地主、林业 | 0.55 | 1.95 | 0.37 | 0.70 | 3.58 | 0.90 | 0.72 | 2.99 | 0.61 | 0.68 | 8.58 | 0.84 |
通过评估自然整体的浓缩 | 0.76 | 0.55 | 0.66 | |||||||||
/特殊的地方 | 0.86 | 2.73 | 0.95 | 0.81 | 3.45 | 0.96 | ||||||
海狸验收——公众 | 0.66 | 4.32 | 0.98 | 0.67 | 2.96 | 0.91 | 0.72 | 4.53 | 0.89 | 0.71 | 8.96 | 1.00 |
生物多样性, | 0.81 | 5.32 | 0.98 | 0.85 | 4.27 | 0.96 | 0.98 | 2.22 | 0.86 | 0.86 | 10.59 | 1.00 |
使空间自然怀尔德 | 0.71 | 2.31 | 0.81 | 0.90 | 1.20 | 0.79 | 0.84 | 5.22 | 0.96 | |||
海狸验收,垂钓者 | 0.60 | 1.28 | 0.74 | 0.64 | 2.99 | 0.88 | ||||||
科学、教育和知识 | 0.57 | 2.47 | 0.87 | 0.93 | 0.80 | 0.83 | 0.77 | 5.01 | 0.94 | |||
监测和缓解 | 0.65 | 1.80 | 0.77 | |||||||||
野生动物的非政府组织——有效领导 | 0.72 | 1.45 | 0.66 | 0.53 | 0.70 | 0.66 | 0.42 | 2.93 | 0.66 | 0.60 | 6.44 | 0.94 |
冲突-公共和私有财产/美化市容 | 0.49 | 1.25 | 0.80 | |||||||||
业务代 | 0.56 | 0.60 | 0.79 | 0.66 | 3.60 | 0.95 | ||||||
下游的洪水流量/问题 | 0.41 | 1.08 | 0.38 | 0.52 | 0.70 | 0.47 | ||||||
冲突和痛苦——自然资源的利益相关者 | 0.40 | 0.53 | 0.78 | 0.58 | 1.63 | 0.86 | ||||||
海狸筑坝和蓄水的水 | 0.72 | 3.05 | 0.83 | 0.75 | 1.42 | 0.82 | 0.78 | 4.19 | 0.82 | |||
政府政策/金融性质 | 0.67 | 4.30 | 0.96 | 0.52 | 1.08 | 0.78 | 0.62 | 5.88 | 0.98 | |||
水潴留,上游流域 | 0.53 | 1.42 | 0.77 | 0.57 | 2.77 | 0.90 | 0.61 | 4.17 | 0.89 | |||
湿地生态系统健康与服务 | 0.53 | 1.24 | 0.80 | 0.85 | 2.78 | 0.83 | 0.90 | 1.79 | 0.78 | 0.75 | 4.92 | 0.98 |
海狸迫害 | 0.35 | 1.80 | 0.51 | |||||||||
表5
表5。评估标准(摩尔人et al . 2013年)和自适应生态连接。
评价标准 | 说明有关连接的例子 |
新奇的事物 | 有影响力的概念的出现与强大的驱动输入,例如一个官方认可的海狸 |
愿望 | 重视可持续因果起源的受欢迎的输出 |
诱因 | 与个人目标包括文化和经济收益 |
机构 | 认识的作用(例如)海狸在维护生态系统服务 |
Norm-compatibility | 同行和社会尊重由连杆涉众接受的概念 |