What do population‐level welfare indices suggest about the well‐being of zoo elephants?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle