Increasing the target-specificity of ERADICAT® for feral cat (Felis catus) control by encapsulating a toxicant
Notice bibliographique
Résumé
ERADICAT®, a sausage-type meat bait, has been developed for use in managing feral cat (Felis catus) populations throughout Western Australia. However, concern about potential exposure of non-target species to bait-delivered toxicants has led to the development of a technique to more specifically target feral cats using a pellet. Research into the consumption, by cats and native animals, of toxic pellets implanted within the ERADICAT® bait has been simulated using ball bearings as a substitute pellet. Results from our work indicate that encapsulating the toxicant may pose less risk of poisoning to chuditch (Dasyurus geoffroii), woylies (Bettongia pencillata) and southern brown bandicoots (Isoodon obesulus) as they consumed significantly fewer ball bearings (P = 0.003, <0.001, <0.001) than semi-feral cats (P = 0.07). Theoretically, a toxic pellet will not reduce the effectiveness of the ERADICAT® bait as there was no significant difference between consumption of baits and the consumption of ball bearings in feral cats (P = 0.07). Therefore, baits containing a toxic pellet have the potential to be a more selective method to control feral cats.
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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 | 0,000 | 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 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 ».