From Zoo to Social Media: The Evolution of Human-Captive Wildlife Relations
Notice bibliographique
Résumé
In the twenty-first century– an era of increasing domestic and international tourism- there are boundless opportunities to encounter wild animals both in their home countries and ex situ in zoological facilities around the world. Tourism activity– especially at accredited zoos and sanctuaries –plays a crucial role in the conservation of wild animal populations, and influences the welfare of individuals within involved species. Unfortunately, not all zoos and sanctuaries prioritize the conservation and welfare of their animals, such as those who promote irresponsible and mutually-harmful visitor-animal encounters for economic profit. While the relationship between visitors and animals at zoological facilities has shifted over time to match evolving morals and sentiments towards animals, there is still a storied tendency of visitors preferring close encounters with charismatic wild species. Since the 1970s, researchers’ attention has increasingly focused on assessing the influence of the visitor effect, which refers to the impact that viewing, touching, feeding, holding, and riding captive wildlife has on the animals. Many wildlife attractions promote such encounters, despite research suggesting that close interactions with visitors can cause stress and harm to involved species. Such activities are further promoted through the “selfie tourism” phenomenon, in which visitors capture images of themselves in too-close proximity to wild animals to be shared on social media. In this commentary, we consider the challenge of “selfie tourism”, and how it can promote unethical relationships between humans and wildlife and lead to deleterious implications for the animals’ conservation and welfare.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».