Rating of killing traps against humane trapping standards using computer simulations
Notice bibliographique
Résumé
The Agreement on International Humane Trapping Standards (AIHTS) which applies to wildlife management, vertebrate pest control, and trapping for fur, skin, or meat for 19 listed species requires that a trapping method render at least 80% of a minimum of 12 target animals irreversibly insensible within a species-specific time limit. However, the Agreement also allows for the use of other scientifically proven methods as a substitute for testing on live animals. For the past five years, we have been developing computer models and simulation systems to determine whether killing traps meet humane trapping standards. The models were designed to classify the time-to-loss-of-sensibility of furbearing species based on mechanical characteristics of traps and strike location(s). Models were based on data collected from trap testing on marten (Martes americana), fisher (Martes pennanti), and raccoon (Procyon lotor). Models were tested against 15 years of live trap testing data from the Fur Institute of Canada. The models proved to be a valid alternative to trap testing on live animals due to their high levels of safe prediction accuracy (88%, 86% , and 92% for marten, fisher, and raccoon, respectively). If applied to trap testing, these models would dramatically reduce the cost and the need for trap testing on live animals.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».