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Enregistrement W4210478547 · doi:10.3389/fcosc.2021.788269

Biodiversity Exploitation for Online Entertainment

2022· article· en· W4210478547 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Conservation Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésWildlifeBiodiversityEntertainmentWildlife tradeThreatened speciesThe InternetAnimal welfareInternet privacyCrueltyWildlife conservationGeographyEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental planningEcologyComputer sciencePolitical scienceHabitatSociologyBiologyEnvironmental scienceCriminologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic wildlife exploitation threatens biodiversity worldwide. With the emergence of online trading which facilitates the physical movement of wildlife across countries and continents, wildlife conservation is more challenging than ever. One form of wildlife exploitation involves no physical movement of organisms, presenting new challenges. It consists of hunting and fishing “experiments” for monetized online entertainment. Here we analyze >200 online videos of these so-called experiments in the world's largest video platform (YouTube). These videos generated about half a billion views between 2019 and 2020. The number of target species (including threatened animals), videos, and views increased rapidly during this period. The material used in these experiments raises serious ethical questions about animal welfare and the normalization of violence to animals on the Internet. The emergence of this phenomenon highlights the need for online restriction of this type of content to limit the spread of animal cruelty and the damage to global biodiversity. It also sheds light on some conservation gaps in the virtual sphere of the Internet which offers biodiversity-related business models that has the potential to spread globally.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,260 · 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