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Enregistrement W2915079656 · doi:10.5604/01.3001.0013.0365

ANIMAL TRAPS - EU AND NATIONAL REGULATIONS WITH SPECIFIC EMPHASIS ON THE AGREEMENT ON INTERNATIONAL NORMS OF HUMANE ANIMAL CAPTURE

2018· article· en· W2915079656 sur OpenAlexaboutno aff
Magdalena Micińska

Notice bibliographique

RevueStudia z zakresu nauk prawnoustrojowych Miscellanea · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionAnimal welfareLegislationPoachingPolitical scienceInternational tradeEu countriesWelfareRussian federationBusinessLawEnvironmental protectionGeographyEconomic policyWildlifeEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal traps have always accompanied man, with whom the primary people organized the first hunts. Along with the development of hunting art, traps gradually gave way to specialized hunting weapons. However, the use of animal traps on a large scale still occurs in countries that are world exporters of fur and skins of wild animals - Canada, Russia and the USA. Driven by expressed in art. 13 TFEU with the principle of animal welfare, the European Union has introduced a number of regulations to ensure humane catches in member countries as well as in third countries exporting skin and fur. The purpose of this article is to analyze the current legal situation in Poland with regard to the implementation of EU legislation on humane trap standards, with particular regard to the obligations contained in the agreement concluded between the European Community, Canada and the Russian Federation on 22 July 1997 - on international humane trapping standards . Keywords - EU, Poland, Russia, Canada, USA, animal welfare, humane animal protection, snare, poaching, animal species protection, hunting, animal traps, hunting, trapping, hunting law.

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)0,007
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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