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Enregistrement W2115388023 · doi:10.1093/ilar.44.4.259

Trapping and Marking Terrestrial Mammals for Research: Integrating Ethics, Performance Criteria, Techniques, and Common Sense

2003· article· en· W2115388023 sur OpenAlexaff
Roger A. Powell, Gilbert Proulx

Notice bibliographique

RevueILAR Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensEmissions Reduction Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Trap (plumbing)Research ethicsBest practiceComputer scienceTrappingPsychologyEngineering ethicsBiologyEcologyPolitical scienceEnvironmental scienceLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,366
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,253
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3660,253
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0090,081
Communication savante0,0190,025
Science ouverte0,0070,022
Intégrité de la recherche0,0140,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations226
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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