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Enregistrement W3093504035 · doi:10.1007/s10344-020-01425-7

Bear trade in the Czech Republic: an analysis of legal and illegal international trade from 2005 to 2020

2020· article· en· W3093504035 sur OpenAlexaffabout
Chris R. Shepherd, Jitka Kufnerová, Tomáš Cajthaml, Jaroslava Frouzová, Lalita Gomez

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Wildlife Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensWildlife Conservation Society Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCITESCzechChinaWildlife tradeInternational tradeGeographyEndangered speciesConventionPolitical scienceBusinessWildlifeLawEcologyEnvironmental healthArchaeologyBiologyMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a large demand for bear parts in the Czech Republic, and this drives legal and illegal trade in various bear species sourced from outside the country. From 2010 to 2018, the Czech Republic reported legal imports of 495 bear parts, mostly as trophies from Canada and Russia. Illegal trade in bear parts and derivatives for medicine as well as trophies persists as evidenced by the number of seizures made by the Czech Environmental Inspectorate during this same period. From January 2005 to February 2020, 36 seizures involving bears, their parts and derivatives, were made totalling 346 items. Most cases involved trophies (skins, skulls, taxidermies) predominantly from Canada, Russia and the USA, followed by traditional medicines claiming to contain bear parts mostly from Vietnam and China. Three cases involved souvenirs or jewellery, and one case involved live bear cubs. The greatest number of seizures made originated from Vietnam, followed by Canada and Russia. As all countries involved in these incidents are Parties to the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (CITES), there is a mechanism in place to jointly tackle this illegal trade. International collaboration is essential if efforts to end the illegal international trade in bear parts and derivatives are to succeed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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