Trapping and Marking Terrestrial Mammals for Research: Integrating Ethics, Performance Criteria, Techniques, and Common Sense
Notice bibliographique
Résumé
We propose that researchers integrate ethics, performance criteria, techniques, and common sense when developing research trapping programs and in which members of institutional animal care and use committees address these topics when evaluating research protocols. To ask questions about ethics is in the best tradition of science, and researchers must be familiar with codes of ethics and guidelines for research published by professional societies. Researchers should always work to improve research methods and to decrease the effects on research animals, if for no other reason than to minimize the chances that the methods influence the animals' behavior in ways that affect research results. Traps used in research should meet performance criteria that address state-of-the-art trapping technology and that optimize animal welfare conditions within the context of the research. The proposal includes the following criteria for traps used in research: As Criterion I, killing-traps should render >/= 70% of animals caught irreversibly unconscious in </= 3 min (calculated with 95% confidence). As Criterion II, live-traps should trap >/= 70% of animals with </= 50 points scored for physical injury (calculated with 95% confidence). The types of traps described include killing-traps (snap traps, rotating jaw traps, snares, pitfalls, and drowning sets), common sets, and the common types of live-traps (box and cage traps, pitfalls, foothold traps. snares, corrals and nets, and dart collars). Also described are trapping methods for specific mammals, according to which traps fulfill Criteria I and II for which species, and techniques for short-term, long-term, and permanent marking of mammals.
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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 | 0,366 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,081 |
| Communication savante | 0,019 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».