A Framework for Assessing the Suitability of Different Species as Companion Animals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Municipal regulations and humane movement policies often restrict or discourage the use of ‘exotic’ species as companion animals. However, confusion arises because the term ‘exotic’ is used in various ways, and because classifying species as exotic or non-exotic does not satisfactorily distinguish suitable from unsuitable companion animals. Even among commonly kept species, some appear to be much more suitable than others. Instead, decisions about suitable companion animal species need to be based on a number of relevant issues. As ethical criteria, we considered that keeping a companion animal should not jeopardize - and ideally should enhance - its welfare, as well as that of its owner; and that keeping a companion animal should not incur any appreciable harm or risk of harm to the community or the environment. These criteria then served as the basis for identifying and organizing the various concerns that may arise over keeping a species for companionship. Concerns include how the animals are procured and transported, how well their needs can be met in captivity, whether the animal poses any danger to others, and whether the animal might cause environmental damage. These concerns were organized into a checklist of questions that form a basis for assigning species to five proposed categories reflecting their suitability as companion animals. This assessment framework could be used in creating policy or regulations, and to create educational and decision-making tools for pet retailers, animal adoption workers, and potential owners, to help prevent animals from being placed in unsuitable circumstances.
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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 | 0,050 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».