A Framework to Evaluate Wildlife Feeding in Research, Wildlife Management, Tourism and Recreation
Notice bibliographique
Résumé
Feeding of wildlife occurs in the context of research, wildlife management, tourism and in opportunistic ways. A review of examples shows that although feeding is often motivated by good intentions, it can lead to problems of public safety and conservation and be detrimental to the welfare of the animals. Examples from British Columbia illustrate the problems (nuisance animal activity, public safety risk) and consequences (culling, translocation) that often arise from uncontrolled feeding. Three features of wildlife feeding can be distinguished: the feasibility of control, the effects on conservation and the effects on animal welfare. An evaluative framework incorporating these three features was applied to examples of feeding from the literature. The cases of feeding for research and management purposes were generally found to be acceptable, while cases of feeding for tourism or opportunistic feeding were generally unacceptable. The framework should allow managers and policy-makers to distinguish acceptable from unacceptable forms of wildlife feeding as a basis for policy, public education and enforcement. Many harmful forms of wildlife feeding seem unlikely to change until they come to be seen as socially unacceptable.
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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 | 0,136 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,048 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».