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Enregistrement W2318470347 · doi:10.7120/09627286.22.1.049

Rating harms to wildlife: a survey showing convergence between conservation and animal welfare views

2013· article· en· W2318470347 sur OpenAlexafffund
Sara Dubois, David Fraser

Notice bibliographique

RevueAnimal Welfare · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésAnimal welfareWildlifeWelfareWildlife conservationOddsBusinessEnvironmental resource managementHarmPublic economicsWildlife managementStakeholderSocioeconomicsPsychologyPublic relationsPolitical scienceSocial psychologyEcologyEconomicsBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human activities may cause conservation concerns when animal populations or ecosystems are harmed and animal welfare concerns when individuals are harmed. In general, people are concerned with one or the other, as the concepts may be regarded as separate or even at odds. An online purposive survey of 339 British Columbians explored differences between groups that varied by gender, residency, wildlife engagement level and value orientation (conservation-oriented or animal welfare-oriented), to see how they rated the level of harm to wildlife caused by different human activities. Women, urban residents, those with low wildlife engagement, and welfare-orientated participants generally scored activities as more harmful than their counterparts, but all groups were very similar in their rankings. Activities that destroy or alter habitat (urban development, pollution, resource development and agriculture) were rated consistently as most harmful by all groups, including the most conservation-oriented and the most welfare-oriented. Where such a high level of agreement exists, wildlife managers should be able to design management actions that will address both conservation and animal welfare concerns. However, the higher level of concern expressed by female, low engagement and welfare-oriented participants for activities that involve direct killing indicates a need for wildlife managers to consult beyond traditional stakeholders.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations49
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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