An Australian Perspective on Developing Standards and Ensuring Compliance
Notice bibliographique
Résumé
Australia is a federation of states and territories, each with their own parliament and animal-welfare laws. Australian animal-welfare legislation imposes a "duty of care" on people responsible for the care and well-being of animals under their management. In the livestock sector, this responsibility is mirrored by the ongoing development of standards, guidelines, and codes of practice to assist people to understand their responsibilities and to meet expectations concerning animal welfare. The Australian Animal Welfare Strategy (AAWS) is the national animal-welfare policy blueprint for sustainable improvements in animal welfare, and one of its key goals is to achieve greater consistency in the development, implementation, and enforcement of animal-welfare standards. Standards, guidelines, and model codes also inform the development of contemporary, evidence-based quality assurance programs for individual livestock industries and provide the basis for competency-based training programs for animal handlers. Australian standards have been developed for pigs and land transport of livestock, and work is progressing on national standards for cattle, sheep, horses, zoo animals, dogs, and cats. Other achievements include the development of requirements for the care and use of animals in research and teaching, guidelines for the welfare of aquatic animals, and codes of practice for the humane killing of pest animals. State and territory governments are developing a framework for consistent regulation and compliance in consultation with industries and welfare organizations.
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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 | 0,150 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».