On the need for rigorous welfare and methodological reporting for the live capture of large carnivores: A response to de Araujo et al. (2021)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract De Araujo et al. ( Methods in Ecology and Evolution , 2021, https://doi.org/10.1111/2041‐210X.13516 ) described the development and application of a wire foot snare trap for the capture of jaguars Panthera onca and cougars Puma concolor . Snares are a commonly used and effective means of studying large carnivores. However, the article presented insufficient information to replicate the work and inadequate consideration and description of animal welfare considerations, thereby risking the perpetuation of poor standards of reporting. Appropriate animal welfare assessments are essential in studies that collect data from animals, especially those that use invasive techniques, and are key in assisting researchers to choose the most appropriate capture method. It is critical that authors detail all possible associated harms and benefits to support thorough review, including equipment composition, intervention processes, general body assessments, injuries (i.e. cause, type, severity) and post‐release behaviour. We offer a detailed discussion of these shortcomings. We also discuss broader but highly relevant issues, including the capture of non‐target animals and the omission of key methodological details. The level of detail provided by authors should allow the method to be properly assessed and replicated, including those that improve trap selectivity and minimize or eliminate the capture of non‐target animals. Finally, we discuss the central role that journals must play in ensuring that published research conforms to ethical, animal welfare and reporting standards. Scientific studies are subject to ever‐increasing scrutiny by peers and the public, making it more important than ever that standards are upheld and reviewed. We conclude that the proposal of a new or refined method must be supported by substantial contextual discussion, a robust rationale and analyses and comprehensive documentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».