An accessible scheme for monitoring free‐roaming cat population trends
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Free‐roaming cats (FRCs) form nondomiciliary population groups that might lead to adverse environmental effects, as well as to welfare impairment of the cats themselves. Though criticized by ecologists, for the last two decades, the trap–neuter–return (TNR) programs were often employed aiming to manage these populations. At present, no accepted and accessible monitoring scheme exists to determine the effectiveness of those programs. In the current study, we present the reliability and validity of an applicable monitoring scheme, as an adjunct tool for a TNR program of FRC in an urban environment. The monitoring scheme is based on cat observation counts along randomly chosen transects. Fifty‐four transects were repeatedly walked for three years, between 2012‐2014, in 27 neighborhoods within an urban area of 19.3 Km2. Cat numbers counted in the 2014 observations were significantly higher than cat numbers found in the 2012 observations (prevalence ratio = 1.258, CI95%= 1.198–1.322, p < 0.001). The method revealed high reliability when different observers and different transects in the same neighborhood were compared (R2 = 0.548 and R2 = 0.391, respectively, for measuring cat counts per km, p < 0.001; and R2 = 0.5 and R2 = 0.74, respectively, for measuring neutering percentage, p < 0.001). This scheme was constructively validated by measurements of municipal data on the number of neutered cats and demonstrated high correlation (R2 = 0.59, p < 0.001). Conducting cat observations using friendly calling and feeding resulted in an increased number of FRC observed per km walk (by 79% and 22%–30%, respectively). However, these manipulations did not alter the recorded percentage of neutered cats. The proposed scheme provides spatio‐temporal data that can contribute to the management programs of such cat metapopulations in an urban environment.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».