Turning Negatives into Positives for Pet Trading and Keeping: A Review of Positive Lists
Notice bibliographique
Résumé
The trading and keeping of exotic pets are associated with animal welfare, conservation, environmental protection, agricultural animal health, and public health concerns and present serious regulatory challenges to legislators and enforcers. Most legislation concerning exotic pet trading and keeping involves restricting or banning problematic species, a practice known as "negative listing". However, an alternative approach adopted by some governments permits only the keeping of animals that meet certain scientifically proven criteria as suitable in respect of species, environmental, and public health and safety protections. We conducted an evaluation of positive lists for the regulation of pet trading and keeping within the context of the more prevalent system of restricting or prohibiting species via negative lists. Our examination of international, national, and regional regulations in Europe, the United States, and Canada found that criteria used for the development of both negative and positive lists were inconsistent or non-specific. Our online surveys of governments received limited responses, although telephone interviews with officials from governments either considering or developing positive lists provided useful insights into their attitudes and motivations towards adopting positive lists. We discuss key issues raised by civil servants including perceived advantages of positive lists and anticipated challenges when developing lists of suitable species. In addition, we compare functions of negative and positive lists, and recommend key principles that we hope will be helpful to governments concerning development and implementation of regulations based on positive lists.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».