Animal welfare testing for shooting and darting free-ranging wildlife: a review and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Several important techniques for managing wildlife rely on ballistics (the behaviour of projectiles), including killing techniques (shooting) as well as capture and marking methods (darting). Because all ballistic techniques have the capacity to harm animals, animal welfare is an important consideration. Standardised testing approaches that have allowed refinement for other physical killing and capture methods (e.g. traps for mammals) have not been applied broadly to ballistic methods. At the same time, new technology is becoming available for shooting (e.g. subsonic and lead-free ammunition) and darting (e.g. dye-marker darts). We present several case studies demonstrating (a) how basic ballistic testing can be performed for novel firearms and/or projectiles, (b) the benefits of identifying methods producing undesirable results before operational use, and (c) the welfare risks associated with bypassing testing of a technique before broad-scale application. Following the approach that has been used internationally to test kill-traps, we suggest the following four-step testing process: (1) range and field testing to confirm accuracy and precision, the delivery of appropriate kinetic energy levels and projectile behaviour, (2) post-mortem assessment of ballistic injury in cadavers, (3) small-scale live animal pilot studies with predetermined threshold pass/fail levels, and (4) broad-scale use with reporting of the frequency of adverse animal welfare outcomes. We present this as a practical approach for maintaining and improving animal welfare standards when considering the use of ballistic technology for wildlife management.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».