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Enregistrement W3133634205 · doi:10.3390/ani11030676

Using Google Trends to Determine Current, Past, and Future Trends in the Reptile Pet Trade

2021· article· en· W3133634205 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityThreatened speciesLeopardGeographyBiologyZoologyEcologyPsychologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reptiles are one of the most popular exotic pets in the world, with over a third of all described species currently being traded. However, the most commonly available reptiles are typically non-threatened, captive-bred, and/or domestically obtained, which means they are also largely unregulated and unmonitored, resulting in a large portion of the reptile pet trade remaining unknown. In this study, the past, current, and future trends of the most popular reptiles in the pet trade were examined. Google Trends was used to determine the global popularity of the most popular pets from 2004 to 2020 and compared to the results from an online survey sent to individuals involved in the reptile trade. The most popular pets from the previous five years were also compared globally across regions and countries. The results determined that the most popular reptile species during the last decade is by far bearded dragons, followed by ball pythons and leopard geckos. Although the survey results were similar when asked what the top reptiles were, most respondents named ball pythons as the most popular reptile. However, when asked what reptiles had lost the most popularity during the previous decade, the survey respondents named green iguanas, Burmese pythons, chameleons, red-eared sliders, and green anoles, concurring with what was found with Google Trends. The reptiles thought to be more popular in the upcoming decade by the survey participants were blue-tongued skinks, tegus, uromastyx, crested geckos, and ball pythons-most of which did indeed show an increase in popularity during the last decade, as indicated with Google Trends. The results from Google Trends demonstrated that ball pythons and crested geckos have increased their popularity more than any other reptile in the last two decades. Reptile popularity also differed between countries, with bearded dragons the most popular reptile in Australia, Western Europe, the U.S., and Canada. Leopard geckos were the most popular reptile in Italy and Turkey, and ball pythons were the reptile of choice in Mexico, Indonesia, and India. The general finding of this study is that the reptiles declining in popularity were mostly wild-caught or restricted due to regulations, while current and future species were captive-bred and available in many varieties or morphs. The most popular species were also docile, medium-sized, and easy to handle, with relatively simple care requirements. This study demonstrates that Google Trends can be a useful tool for determining relative popularity among reptiles, or any other pet group, with results closely mirroring those obtained through direct surveying of people involved in the pet trade. However, unlike surveys, this analysis is quick, quantifiable, and can show what is popular and in-demand not only at the global level but at much finer scales. Thus, Google Trends can be a valuable tool in many research applications, especially in topics that may otherwise be difficult to monitor and quantify.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,283 · 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