What do population‐level welfare indices suggest about the well‐being of zoo elephants?
Notice bibliographique
Résumé
To assess zoo elephants' welfare using objective population-level indices, we sought data from zoos and other protected populations (potential "benchmarks") on variables affected by poor well-being. Such data were available on fecundity, potential fertility, stillbirths, infant mortality, adult survivorship, and stereotypic behavior. Most of these can also be affected by factors unrelated to well-being; therefore, for each, we analyzed the potential role of these other factors. Population-level comparisons generally indicate poor reproduction, and poor infant and adult survivorship in zoos compared with benchmark populations (with some differences between zoo regions and over time). Stereotypic behavior also occurs in c. 60% of zoo elephants; as the population-level welfare index least open to alternative interpretations, this represents the strongest evidence that well-being is/has been widely compromised. Poor well-being is a parsimonious explanation for the diverse range of population-level effects seen, but to test this hypothesis properly, data are now needed on, for example, potential confounds that can affect these indices (to partition out effects of factors unrelated to well-being), and causes of the observed temporal effects, and differences between species and zoo regions. Regardless of whether such additional data implicate poor well-being, our findings suggest that elephant management has generally been sub-optimal. We also discuss the selection and utilization of benchmark data, as a useful future approach for evaluating such issues.
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 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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».