The Canadian harp seal hunt: observations on the effectiveness of procedures to avoid poor animal welfare outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Canadian harp seal(Pagophilus groenlandicus)hunt has, for several decades, raised public concerns related to animal welfare. The field conditions under which this hunt is carried out do not lend themselves easily to detailed observations and analyses of its killing practices. This article reports observations carried out over several seasons that aimed at obtaining more specific information about the conditions under which seals are killed, in order to assess potential welfare issues and explore avenues for possible improvements in its practice. A standardised three-step process for killing seals (ie stunning, checking by palpation of the skull, and bleeding) was recently implemented to maximise the proportion of animals that are killed rapidly with minimum pain. Based on field observations, the rifle and the hakapik, when used properly, appeared to be efficient tools for stunning and/or killing young harp seals. All carcases of seals observed to be killed with a rifle, either on the ice or in the water, could be recovered. However, shooting seals in water rather than on ice carried a higher risk of poor welfare outcome because of the limited opportunities to shoot the animals again if not stunned with the first shot. Based on current practices, there is no reliable evidence that the Canadian harp seal hunt differs from other forms of exploitation of wildlife resources from the perspective of animal welfare. Although opportunistic field observations may be less amenable to generalisation than structured studies, we believe that they reflect the reality of the hunt and provide valuable information to direct the evolution of its practice.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».