Notice bibliographique
Résumé
Huge flights of Canada geese turn off local park visitors with their messy, smelly "business cards." The superabundant white-tailed deer we love to watch also can do a number on your car at night and host the ticks that carry Lyme Disease. Blackbirds and gulls and coyotes and other critters bring their own problems when their numbers get out of hand. Most such problems reach their highest profile in urban/suburban areas where traditional animal-control techniques such as hunting and trapping are frowned upon or illegal. More and more people are calling for wildlife managers to use "fertility control"–-but is that concept really feasible on populations of free-ranging wildlife? The definitive answers–in the form of the latest science–are contained in a new Technical Review titled Wildlife Fertility Control. The 29-page Review notes that in the past, fertility control has been far less successful than observers had hoped, but thanks to new findings about animal reproductive systems, the technology is advancing rapidly and is being tested on several species on a small scale. Hurdles include the need to develop and commercialize effective vaccines or baits, cost-effective delivery systems, and public-agency acceptance of the technique. The new publication states that "birth control" will undoubtedly play a role in the science of wildlife management in the future. Managers face two major challenges: integrating contraceptive tactics with more conventional ways of managing critter numbers, and giving the public accurate information about the feasibility of using fertility control vs. lethal methods to reduce populations of deer and other long-lived species.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,019 |
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 ».