Ein Feld-Workflow zur Bewertung der Umweltkommunikation in landwirtschaftlichen Kulturerbelandschaften

Zusammenfassung

Hier präsentieren wir ein Protokoll, um Besucherroutenaufzeichnungen, ökologische Störungsindikatoren, QR-Code-Backend-Protokolle und Fragebögen vor Ort zu verknüpfen, um standortspezifische Umweltkommunikationslücken in landwirtschaftlichen Kulturerbelandschaften zu identifizieren.

Zusammenfassung

Landwirtschaftliche Erbelandschaften sind lebendige sozio-ökologische Systeme, in denen Tourismus mit landwirtschaftlicher Produktion und Biodiversitätsschutz überschneidet. Die Bewertung der Umweltkommunikation in diesen Umgebungen erfordert räumlich explizite Belege, anstatt sich nur auf Zufriedenheitsumfragen nach dem Besuch zu stützen. Dieses Protokoll integriert vier Datenströme: Stationsdurchgangsrouten, wiederholte Beobachtungen ökologischer Störungen auf Stationsebene, anonymisierte QR-Code-Interpretation von Backend-Protokollen und Fragebögen vor Ort. Der Arbeitsablauf ist für kompakte, fußgängerfreundliche landwirtschaftliche Erbestätten konzipiert, wo stabile Beobachtungsstationen eingerichtet werden können und tägliche digitale Log-Exporte verfügbar sind. Die Forscher zonieren zunächst den Standort und richten feste Probenahmestationen ein, setzen dann stationsspezifische QR-Code-Interpretationsseiten ein, erfassen Besucherstationssequenzen ohne kontinuierliches GPS-Tracking, überwachen ökologische Störungsindikatoren und verknüpfen anonymisierte Routen- und Fragebogendaten für die Analyse. In einer 30-tägigen repräsentativen Anwendung identifizierte der Workflow drei Besucherroutentypologien, quantifizierte Störungen auf Stationsebene, prüfte die QR-Code-Datenqualität und lokalisierte relative Kommunikationslücken, bei denen der ökologische Druck im Vergleich zur digitalen Beteiligung hoch war. Die QR-Code-Exposition war positiv mit dem Verständnis des Kulturerbes und der wahrgenommenen ökologischen Sensibilität verbunden, während die Zufriedenheit keine statistisch robuste Verbindung aufwies. Diese Methode bietet ein reproduzierbares Feldprotokoll für Manager, die digitale Interpretation, Routenmanagement und ökologische Überwachung in lebendigen landwirtschaftlichen Erbelandschaften abstimmen müssen.

Einleitung

Landwirtschaftliche Erbelandschaften fungieren als aktive sozio-ökologische Systeme, die durch das Nebeneinander von Agrobiodiversität, traditionellem Wissen, Landschaftspraktiken und lokalen^{Lebensgrundlagen gekennzeichnet} sind. Da der Tourismus in diesen Umgebungen in Arbeitsproduktionsräumen wie Bewässerungsnetzen, Dorfwegen und Feldrändern stattfindet, muss seine Entwicklung mit den ökologischen und kulturellen Funktionen des Standorts in Einklang bleiben, um einen dynamischen Naturschutz^{zu unterstützen 2,3}. Die Bewertung der Nachhaltigkeit eines solchen Tourismus erfordert die Untersuchung der kontinuierlichen Wechselwirkungen zwischen Landnutzung, Biodiversität und Besucherverhalten⁴. Daher sollte die Umweltkommunikation in diesen Landschaften nicht nur anhand der allgemeinen Besucherzufriedenheit bewertet werden, sondern auch durch die Prüfung, ob interpretative Botschaften erfolgreich die spezifischen Orte erreichen, an denen sich ökologische Sensibilität und Besucherdruck überschneiden.

Eine effektive Interpretation des Kulturerbes muss gezielt und ortsspezifisch sein und lokale Bedeutungen offenbaren, anstatt nur faktische Informationen^zu übermitteln ^5,6. Im Agrartourismus bedeutet dies, dass Besucher einen klaren Kontext benötigen, um zu verstehen, warum ein Feldrand geschützt werden muss oder warum ein Reisfischbeet einen Naturschutzwert^{besitzt 7}. Digitale Interpretationstools, insbesondere QR-Codes, bieten einen praktischen Mechanismus, um standortgebundene Nachrichten zu vermitteln, ohne Arbeitslandschaften mit aufdringlicher physischer Beschilderung^zu überladen ^8,9. Noch wichtiger ist, dass die durch QR-Code-Scans generierten Backend-Logs nachverfolgbare Verhaltensdaten zur Interpretation liefern, sodass Forscher das Engagement objektiv bewerten können.

Konventionelle Bewertungen der Besucherinterpretation stützten sich typischerweise auf Fragebögen nach dem Besuch. Obwohl sie nützlich sind, um kognitive Ergebnisse wie das Verständnis des Erbes oder wahrgenommene ökologische Sensibilität^zu erfassen, führen Einzelinstrumenten-Umfragen oft zu einer gemeinsamen Methodenverzerrung, wenn sie gleichzeitig Exposition, Wahrnehmung und Verhaltensabsicht^{messen 11}. Darüber hinaus haben traditionelle Methoden Schwierigkeiten, die räumliche Dimension der Auswirkungen der Besucher zu erfassen. Obwohl kontinuierliche GPS-Verfolgung die Besucherverteilung und die Bewegung außerhalb der Route^kartieren kann, wirft dies in bewohnten, historischen Dörfern oft Datenschutz- und Machbarkeitsfragen auf. Ebenso betont die Erholungsökologie, dass die Auswirkungen der Besucher durch Standortresistenz, Aktivitätstyp und räumliche Konzentration und nicht nur durch Besucherband¹³ geprägt werden, doch diese physischen Indikatoren werden selten mit den Kommunikationsbewertungsdaten¹⁴ integriert.

Um diese methodischen Lücken zu schließen, präsentiert dieser Artikel einen integrierten Feld-Workflow, der darauf ausgelegt ist, die Umweltkommunikation zu kartieren und zu bewerten. Der Arbeitsablauf eignet sich am besten für kompakte, begehbare landwirtschaftliche Erbelandschaften, in denen 8–12 stabile Beobachtungsstationen unterhalten werden können, der Besucherfluss für systematische Austrittsproben ausreicht und ein QR-Code-Backend tägliche Stationsebene-Protokolle exportieren kann. Das Hauptziel dieses Protokolls ist es, eine verifizierbare räumliche Verbindung zwischen Besucherbewegungen, ökologischen Bedingungen auf Ortsebene, digitaler Interpretation und kognitiven Ergebnissen herzustellen. Durch die Kombination von Stationsstrecken-Routenaufzeichnungen, standardisierten Beobachtungen ökologischer Störungen (z. B. Trampeln, Müll und nackter Boden), QR-Code-Backend-Logs und gezielten Erhebungen vor Ort ermöglicht die Methode Forschern, die Umweltkommunikation als kontinuierlichen, lokalisierten Feldprozess zu bewerten. Letztlich bietet dieser Arbeitsablauf den Standortleitern einen praktischen diagnostischen Rahmen, um spezifische Kommunikationslücken zu identifizieren – Landschaftsknoten, bei denen die relative ökologische Störung hoch ist, aber die interpretative Einbindung weiterhin unzureichend ist – und führt so zu präziserer Überwachung, Interventionsplanung und Nach-intervention-Bewertung im landwirtschaftlichen Kulturerbetourismus.

Protokoll

Alle Verfahren mit menschlichen Teilnehmern wurden vom Institutional Review Board of Communication University of China überprüft und genehmigt (IRB-Genehmigungsnummer: CUC2026A002; Genehmigungsdatum: 5. Januar 2026). Die Studie wurde gemäß der Erklärung von Helsinki, den Maßnahmen zur ethischen Überprüfung der Lebenswissenschaften und medizinischer Forschung mit Menschen sowie den entsprechenden institutionellen Richtlinien durchgeführt. Vor der Aufzeichnung der Besucherrouten und der Durchführung des Fragebogens wurde von jedem Teilnehmer eine schriftliche oder elektronische informierte Zustimmung eingeholt.

1. Standortzonierung und Einrichtung von Probenahmestationen

1. Führen Sie den feldbasierten Bewertungsworkflow um, um die Umweltkommunikation zu bewerten und sowohl die Ergebnisse der Besucherkommunikation als auch die Umweltbedingungen auf Standortebene zu erfassen¹⁵. Siehe Abbildung 1 für die vollständige visuelle Darstellung des Feldverfahrens.
2. Wählen Sie ein kompaktes, fußläufiges landwirtschaftliches Kulturerbe, das aktive landwirtschaftliche Produktionsflächen wie terrassierte Felder, Reisfischbeete, Bewässerungskanäle und Dorfwege umfasst.
3. Vor der Feldarbeit werden der Name des Standorts, die Verwaltungsregion, der ungefähre Streckenmaßstab, der saisonale Kontext und die zentrale Koordinate des World Geodetic System 1984 (WGS84) im Stationsprotokoll notiert. Für die repräsentative Anwendung wird eine terrassierte Reisfisch-Erbelandschaft mit einer ausgewiesenen Besucherroute von etwa 0,5–3,9 km und zehn stabilen Beobachtungsknotenpunkten verwendet.
4. Richte zehn feste Sampling-Stationen in der Landschaft ein und kodiere sie als S01 bis S10. Definieren Sie diese Stationen, um sicherzustellen, dass das Protokoll allgemein bleibt und auf andere landwirtschaftliche Kulturerbelandschaften anwendbar ist.
5. Wählen Sie Stationen aus, die wichtige Besuchernutzungsgebiete und ökologisch oder kulturell wichtige Merkmale des Untersuchungsgeländes darstellen.
6. Stellen Sie sicher, dass die ausgewählten Stationen wichtige Besuchernutzungsgebiete sowie ökologisch oder kulturell bedeutende Merkmale wie Ein- und Ausgänge, primäre Landschaftsbeobachtungsbereiche, landwirtschaftliche Produktionszonen und sensible Wegabschnitte¹⁶ darstellen.
   HINWEIS: In diesem repräsentativen Antrag wurden zehn Stationen eingerichtet, um den Besuchereingang (S01), Terrassenfeld-Aussichtspunkte (S02 und S03), einen Bewässerungskanalknoten (S04), ein Reis-Fisch-Kokultivierungsbeet (S05), einen traditionellen Ausstellungsbereich für landwirtschaftliche Werkzeuge (S06), einen Dorfweg (S07), eine Aussichtsplattform am Teichrand (S08), einen sensiblen Feldrandweg (S09) und den Ausfahrtsausrichtungspunkt (S10) abzudecken.
7. Behalten Sie eine Station nur für das Endprotokoll bei, wenn sie drei spezifische Kriterien erfüllt. Überprüfen Sie, dass sie für Besucher zugänglich ist, ohne private landwirtschaftliche Flächen zu betreten, eine stabile Grenze für wiederholte Beobachtungen besitzt und eine Beobachtung ermöglicht, ohne die lokale Landwirtschaft zu unterbrechen.
8. Georeferenzierung jeder Station mit einem GPS-fähigen mobilen Gerät mit etwa ≤ 5 m horizontaler Genauigkeit. Zeichnen Sie die Koordinaten im WGS84-Format auf, überprüfen Sie sie an zwei separaten Vorfeldtagen und behalten Sie eine Station nur, wenn die wiederholten Koordinaten und sichtbaren Grenzmarkierungen innerhalb von 5 m von der vordefinierten Beobachtungsgrenze entfernt sind. Siehe Tabelle 1 für die detaillierten Probenahmestationen und die Feldbeobachtungsanordnung.

2. QR-Code-Umweltinterpretation, Implementierung und Verfolgung

1. Installieren Sie QR-Code-Interpretationspunkte an allen 10 Probenahmestationen vor der formellen Feldarbeit. Verwenden Sie ein QR-Code-Backend-System, das täglich CSV- oder XLSX-Dateien mit Stations-ID, Zeitstempel, anonymisierter oder gehashter Geräte-ID, Gesamt-Scans, einzigartigen Benutzern, Verweilzeit, Scrolltiefe, Wiederholungsscans und technischen Fehlerfeldern exportieren kann.
2. Verknüpfen Sie jeden QR-Code mit einer eigenen mobilen Seite, die einen kurzen Text, ein Foto des Ortes, eine Umwelt- oder Kulturerbebotschaft, eine Verhaltenserinnerung und eine optionale Audio-Erklärung enthält.
3. Begrenze den Text auf jeder Interpretationsseite auf 180–260 chinesische Zeichen und konzentriere dich auf ein einziges Thema pro Station. Entwerfen Sie die Seite S04, um das Erbe der Bewässerungskanäle und Wasserschutz zu erklären, während Sie die Seite S09 nutzen, um den Schutz der Feldgrenzen und die Disziplin der Besucherrouten zu erläutern. Verwenden Sie neutrale Formulierungen für alle Verhaltenserinnerungen.
4. Konfigurieren Sie die Backend-Zugriffsprotokolle, um Gesamtanzahl der Scans, eindeutige Nutzer, mittlere Verweilzeit, Inhaltsabschlussrate, wiederholte Scans, technische Fehler und Ausschlüsse von Prüfer-Testgeräten zu erfassen. Exportiere das Protokoll jeden Tag zur gleichen Zeit im CSV- oder XLSX-Format und bewahre vor dem Screening eine unbearbeitete Rohkopie auf.
5. Strenge Validitätsregeln auf die QR-Code-Trackingdaten anwenden. Betrachte einen Scan nur als gültig, wenn die Interpretationsseite mindestens 5 Sekunden geöffnet bleibt. Definieren Sie eine abgeschlossene Interpretation als eine Verweilzeit von mindestens 30 Sekunden oder eine Scrolltiefe, die mindestens 80 % der Seite erreicht.
6. Behandeln Sie mehrere Scans desselben gehashten Geräts an derselben Station innerhalb eines 10-Minuten-Fensters als eine einzige eindeutige Stations-Exposition und schließen Sie die Testgeräte-Scans der Ermittler vor der Analyse aus.

3. Ermittlerschulung und Feldqualitätskontrolle

1. Führen Sie vor der formellen Feldarbeit eine zweitägige Schulung für alle Ermittler durch. Widmen Sie den ersten Tag der Abdeckung von Stationsgrenzen, Routencodierung, ökologischen Indikatoren, QR-Code-Log-Definitionen, Fragebogenverwaltung und Dateneingaberegeln.
2. Am zweiten Tag führen Sie eine Feldprobe mit 20 Pilotbesuchern durch. Schließen Sie diese Pilotdaten aus dem endgültigen analytischen Datensatz aus.
3. Überprüfe die Konsistenz zwischen den Beobachtern während der Pilotphase. Stellen Sie sicher, dass der absolute Unterschied bei der visuellen Schätzung des Anteil von nacktem Boden zwischen zwei Forschern innerhalb von 10 Prozentpunkten bleibt. Halten Sie einen Unterschied von nicht mehr als einem Niveau für den Tritt-Score¹⁷ und nicht mehr als zwei Personen oder zwei Wurfgegenstände für paarige Besucher- und Wurfzähl-Aufzeichnungen.
4. Das formale Feldprotokoll wird nur durchgeführt, wenn mindestens 85 % der gepaarten Pilotbeobachtungen die vordefinierten Konsistenzkriterien erfüllen. Begleiten Sie sofortige Diskussionen und Nachschulungen, wenn Abweichungen zwischen Besucherzahlen und Wurfzahlen zwei Personen bzw. zwei Gegenstände übersteigen.
5. Bewerten Sie den digitalen Fragebogen während der Pilotphase. Die endgültige Version der Umfrage wird erst nach Bestätigung der durchschnittlichen Abschlusszeit gespeichert, die zwischen 6 und 10 Minuten liegt.

4. Feldarbeitsplanung und Besucherroutenaufzeichnung

1. Führen Sie die tägliche Feldarbeit von 09:00 bis 17:30 Uhr über einen Zeitraum von 30 Tagen durchgehend durch. Teile jeden Tag in vier Beobachtungsblöcke auf: 09:00–10:30, 10:45–12:15, 13:30–15:00 und 15:15–16:45.
2. Exportieren Sie die QR-Code-Logdaten täglich um 18:00 Uhr aus dem Backend-System.
3. Erfassen Sie die Besucherrouten kontinuierlich während der Feldarbeit mit einer Stationspassage-Methode, um das räumliche Verhalten ohne kontinuierliches persönliches GPS-Tracking^{zu bewerten 18}. Beim Einstieg oder bei der Rekrutierung weisen Sie jedem einwilligenden Teilnehmer ein nicht identisches alphanumerisches Routentoken zu. Zeichnen Sie dieses Token an jeder Stationspassage und erneut beim Ausfüllen des Fragebogens auf; Sammeln Sie keine Namen, Telefonnummern oder vollständige persönliche GPS-Flugbahnen.
4. Notieren Sie den anonymen Routentoken, die Einfahrtsstation, die Stationsreihenfolge, Startzeit, Endzeit, Anzahl der besuchten Stationen, QR-Code-Haltestellen, Routenabweichung und Ausfahrtsort für jeden einwilligenden Teilnehmer. Speichern Sie die temporäre Route-Token-Verknüpfungsdatei separat vom Analysedatensatz und entfernen Sie direkte Identifikatoren vor der Analyse.
5. Überprüfen Sie den Routenrekord anhand von vier expliziten Bedingungen. Überprüfen Sie, dass der Besucher vor S03 in die S01 einfährt oder die formale Route betritt, mindestens drei verschiedene Stationen erfasst, eine Gesamtstreckendauer zwischen 20 und 240 Minuten verbringt und die Ausfahrtsbestätigung an S10 oder einem genehmigten temporären Ausgang abschließt.
6. Schätzen Sie die Streckenlänge anhand vorgemessener Entfernungen zwischen benachbarten Stationssegmenten. Missen Sie jedes Segment unabhängig mit einer GPS-fähigen Kartierungsanwendung und einem Messrad oder einem Laser-Entfernungsmesser, sofern das Gelände es zulässt. Wiederholen Sie die Messung, wenn sich die beiden Schätzungen um mehr als 5 % unterscheiden, und verwenden Sie die durchschnittliche verifizierte Abschnittslänge zur Berechnung der Streckenentfernung.
7. Die Code-Routenabweichung ist 0, wenn der Besucher auf ausgewiesenen Wegen verweilt, und 1, wenn er sensible, nicht ausgewiesene Bereiche wie Feldränder oder Teichränder betritt. Berechnen Sie Überschneidungen der sensiblen Zonen als den Prozentsatz der aufgezeichneten Route, der sich innerhalb von 10 m vor aktiven ökologischen Feldern befindet.

5. Überwachung ökologischer Störungen und Indexberechnung

1. Messung ökologischer Störungen auf Stationsebene mithilfe wiederholter kurzzeitiger Beobachtungen, um den Besucherdruck direkt mit beobachtbaren Umweltindikatoren zu verknüpfen¹⁹. Führen Sie diese ökologischen Beobachtungen speziell während der mittleren 15 Minuten jedes täglichen Beobachtungsblocks durch.
2. Definieren Sie den formalen Beobachtungsbereich an jeder Station als 10 m × 10 m Plot. Markieren Sie ein entsprechendes Beobachtungsgebiet von 100 m^² , um die Konsistenz zu gewährleisten, falls die Stationstopografie kein quadratisches Diagramm zulässt.
3. Rekordwetter für jeden Block. Die ökologische Beobachtung wird aus der Störungsindexberechnung ausgeschlossen, wenn der kontinuierliche Niederschlag länger als 30 Minuten anhält. Speichern Sie die Daten und den Code für leichten Regen, der weniger als 30 Minuten dauert, als Feldbedingungsvariable.
4. Zählen Sie genau die Anzahl der Besucher, die den Beobachtungsbereich während des 15-minütigen Fensters betreten. Zählen Sie sichtbare von Besuchern erzeugte Abfallgegenstände, einschließlich Plastik und Papier, um die Müllanzahl zu bestimmen. Schätzen Sie den Anteil des nackten Bodens visuell in 5%-Schritten.
5. Punkte sichtbares Trampeln auf einer diskreten Skala von 0 bis 4. Geben Sie 0 für kein sichtbares Trampeln, 1 für leichte Abflachung der Vegetation, 2 für wiederholte Fußspuren, 3 für kontinuierliche Bodenexposition entlang informeller Gehlinien und 4 für schweres Trampeln mit Vegetationsverlust oder sichtbarer Bodenverdichtung.
6. Missen Sie die Trübung ausschließlich an den wasserbezogenen Stationen (S04, S05 und S08) mit einem tragbaren Trübkeitsmessgerät, der mindestens 0–25 NTU mit Auflösung von 0,1 NTU abdeckt; Überprüfen Sie das Messgerät jeden Feldtag mit 0 NTU und 20 NTU Kalibrierungsstandards oder herstelleräquivalenten Standards.
7. Verwenden Sie ein A-gewichtetes Schallpegelmessgerät, das Klasse 2 oder eine gleichwertige Leistung erreicht, kalibrieren Sie es vor der täglichen Nutzung auf 94 dB und 1 kHz, platzieren Sie es 1,5 m über dem Boden und mindestens 2 m vom Prüfer entfernt und messen Sie das Umgebungsgeräusch für 60 Sekunden. Zeichnen Sie die Anzahl der sichtbaren oder hörbaren Vögel auf, die innerhalb eines Radius von 50 m entdeckt wurden.
8. Berechnen Sie für jeden Stationsbeobachtungsrekord²⁰ einen zusammengesetzten ökologischen Störungsindex. Standardisieren Sie jeden Rohindikator auf eine 0–1-Skala mit festen Referenzgrenzen statt standortspezifischer Min-Max-Werte: Besucherzahl, 0–35 Besucher pro 15 Minuten; Wurfanzahl, 0–8 Gegenstände; Anteil barer Boden, 0–40%; ein Stand von 0–4; Rauschen, 45–70 dBA; Trübheit, 0–25 NTU; und Vogelzählung, 15–0 Vögel innerhalb von 50 m nach umgekehrter Codierung. Schneiden Sie standardisierte Werte unter 0 oder über 1 bis in den Bereich 0–1 ab, bevor Sie gewichten.
9. Verwenden Sie ein festes Gewichtungsschema, das 20 % für die Besucherzählung, 20 % für den Trittwert, 15 % für den Anteil des nackten Bodens, 15 % für die Müllzählung, 10 % für den Lärmpegel, 10 % für Wassertrübung und 10 % für die umgekehrt codierte Vogelzählung umfasst. Für Nicht-Wasser-Stationen wird Trübung als nicht anwendbar kodiert und das 10%ige Gewicht gleichmäßig nach dem Trittwert und dem Anteil des nackten Bodens verteilt.
10. Berichten Sie über eine Sensitivitätsprüfung mit einem gemeinsamen Sechs-Indikatoren-Index, der Trübung ausschließt, um zu bestätigen, dass die Rangliste der Stationen nicht durch heterogene Gewichtung bestimmt ist.
11. Klassifizieren Sie den finalen Index, der mathematisch von 0 bis 100 reicht, in diskrete Störungsniveaus. Definieren Sie niedrige Störung als unter 35, mittlere Störung als 35 bis 59,9 und hohe Störung als 60 oder mehr.
12. Behandle wöchentliche Stationsmittelwerte von 60 oder mehr, Stationstags-Mittelwerte von 60 und jede einzelne Beobachtung über 75 als separate Überwachungsanweisungen; Verwenden Sie nicht die relative Kommunikationslücke-Matrix als Ersatz für diese absoluten Managementschwellenwerte. Siehe Tabelle 2 und ergänzende Tabelle S2 für operative Variablen, Codierungsregeln, feste Standardisierungsgrenzen und Schwellenwerte.

6. Teilnehmerrekrutierung und Durchführung des Fragebogens vor Ort

1. Führen Sie einen strukturierten Fragebogen vor Ort mit Tablet-Geräten und einer Umfrageplattform durch, die CSV- oder XLSX-Dateien exportieren kann. Messen Sie den Besucherhintergrund, Routenerfahrung, QR-Code-Exposition, wahrgenommene Interpretationsqualität, Verständnis des Kulturerbes, wahrgenommene ökologische Sensibilität, Ortsbindung, umweltfreundliches Verhalten, Zufriedenheit und Zahlungsbereitschaft²¹. Geben Sie die Fragebogendomänen und Codierungsregeln in Tabelle 2 an.
2. Missen Sie alle Einstellungs- und kognitiven Aufgaben auf einer Fünf-Punkte-Likert-Skala, die von stark widersprechend bis sehr zustimmend reicht. Die Maßnahme gab die Zahlungsbereitschaft unter Verwendung von sechs geordneten numerischen Kategorien an.
3. Rekrutieren Sie die Teilnehmer über systematische Intercept-Sampling am Hauptausgang (S10) strikt nachdem Besucher den Hauptinterpretationsweg abgeschlossen haben. Führen Sie die Sekundärrekrutierung nur in S07 durch, wenn der Besucherstrom in S10 unzureichend ist.
4. Laden Sie jeden dritten berechtigten erwachsenen Besucher ein, an der Studie teilzunehmen. Wenden Sie sich sofort an den nächstberechtigten Besucher und starten Sie das Stichprobenintervall neu, falls der ausgewählte Besucher ablehnt.
5. Screenen Sie alle potenziellen Teilnehmer anhand von vier Einschlusskriterien. Stellen Sie sicher, dass der Teilnehmer mindestens 18 Jahre alt ist, mindestens drei Stationen absolviert hat, eine Streckendauer von mindestens 20 Minuten vorzeigt und die kognitive Fähigkeit nachweist, den Fragebogen eigenständig auszufüllen. Ausschließen Sie ausdrücklich lokale Mitarbeiter, Anbieter, Reiseleiter, Forscher und Standortverwaltungsmitarbeiter aus der Stichprobe.
6. Setzen Sie die Felddatenerhebung fort, bis die geplante valide Stichprobengröße von 240 Fragebögen erreicht wird, um den analytischen Bedarf effektiv mit der Besucherfluss-Machbarkeit²² auszubalancieren. Beschränken Sie die Sammlung auf maximal 12 gültige Fragebögen pro Werktag und 16 gültige Fragebögen pro Wochenende oder Feiertag, um zeitliche Stichprobenverzerrungen zu vermeiden.

Ergebnisse

Die erfolgreiche Implementierung dieses Protokolls zeigt sich in der nahtlosen Integration von Multiquellen-Datenströmen. Insbesondere zeigt die Kohärenz zwischen Besucherbewegungsmustern, Echtzeit-Beobachtungen ökologischer Störungen und QR-Code-Engagement-Protokollen, dass der Workflow standortspezifische Umweltkommunikationsunterschiede in komplexen landwirtschaftlichen Landschaften effektiv erfasst.

Merkmale der Besucherroute und räumliche Verteilung

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Diskussion

Das vorgestellte Protokoll etabliert einen integrierten Feld-Workflow zur Bewertung der Umweltkommunikation in landwirtschaftlichen Kulturerbelandschaften. Durch die Kombination von Besucherroutenaufzeichnungen, Indikatoren für ökologische Störungen, QR-Code-Backend-Logs und Vor-Ort-Erhebungen überbrückt die Methode die analytische Lücke zwischen digitaler Kommunikationsexposition, lokalen Umweltbedingungen und kognitiven Ergebnissen der Besucher. Repräsentative Ergebnisse zeigen, dass d...

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
Datenvisualisierungssoftware	Tableau	Desktop 2024	Optionale Software zur Figurenvorbereitung; es kann jede gleichwertige Visualisierungssoftware verwendet werden.
Digitale Umfragesoftware	Qualtrics	Research Core	Tablettbasierte Fragebogenplattform, die in der Lage ist, CSV/XLSX-Dateien zu exportieren.
Handheld-GPS-Empfänger	Garmin	GPSMAP 66i	GPS-fähiges Gerät mit einer horizontalen Genauigkeit von höchstens 5 m.
Tragbare Schallpegelmessgeräte	Äquivalenter Hersteller von Schallpegelmessgeräten der Klasse 2	Modell/Katalognummer ist vom Autor zu bestätigen	A-bewertetes Messgerät, das der Klasse 2 oder einer gleichwertigen Leistung entspricht.
Tragbare Trübungsmessgeräte	Äquivalenter Hersteller von tragbaren Trübungsmessgeräten	Modell/Katalognummer ist vom Autor zu bestätigen	Tragbare Messgeräte mit Kalibrierstandards, die den beobachteten NTU-Bereich abdecken.
QR-Code-Interpretationssystem	CLIAO	Enterprise Edition	QR-Code-Backend, das in der Lage ist, Stations-ID, Zeitstempel, gehashte Geräte-ID, Verweildauer, Scrolltiefe, wiederholte Scans und technische Fehler zu exportieren.
Statistische Analysesoftware	R Foundation	v4.3.0 oder höher	Statistisches Berechnungsumfeld, das für die Analyse verwendet wird.
Tablet-Computer	Jeder Tablet-Hersteller	Modell/Katalognummer ist vom Autor zu bestätigen	Tablet-Gerät, das für die Beantwortung von Fragebögen vor Ort verwendet wird.