Animal welfare, social license, and wildlife use industries
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Many wildlife use industries are facing criticism from animal welfare groups. In some recent cases, opposition to contentious practices (e.g., kangaroo [Macropus spp.] harvesting) has achieved widespread community support and industries have lost market access or regulatory approval. The concept of social license to operate has become an important focus for many natural resource management fields, but there is ostensibly less awareness of its role in animal industries. To regard this contemporary threat to traditional wildlife management as more than inexplicable requires some delving into social sciences. We use the example of the declining harp seal (Pagophilus groenlandicus) harvest in Canada to illustrate how poorly addressed animal welfare concerns can erode social license and decimate even ecologically sustainable wildlife use enterprises. We argue that other consumptive wildlife use industries, such as North American fur harvesting and kangaroo harvesting in Australia are at risk of loss of social license if animal welfare concerns are not addressed proactively and effectively. When faced with opposition from animal advocacy groups, many wildlife use industries have traditionally been reactive and have been reluctant to engage with stakeholders who possess seemingly irreconcilable differences. Instead, industries have often resorted to secrecy or deception, or have steadfastly defended their current approaches while attacking their critics. We suggest that a more effective approach would be for industries to proactively engage with stakeholders, establish a shared vision for how their industry should operate, and support this vision by transparently monitoring animal welfare outcomes. Proactive management of community expectations surrounding animal welfare is essential for the maintenance of social license for wildlife use enterprises. © 2018 The Wildlife Society.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».