Developments in the Quantitative Assessment of Welfare Outcomes in Hunted Mammals Subject to Shooting
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge gaps surrounding animal welfare assessment in hunted terrestrial wild mammals and seals were highlighted in the reviews by Knudsen (2005) and EFSA (2007). Following these reviews, the present paper aims to report on developments in the quantitative assessment of welfare outcomes in wild mammals killed via rifle shooting, and modern explosive harpoon grenades used in the killing of whales. Time to death (TTD) and instantaneous death rate (IDR) are widely accepted ante-mortem variables for assessing the duration of suffering during the killing process. The addition of post-mortem assessments allows for validation of TTD and IDR, thus providing a more accurate appraisal of animal welfare during hunting. While this combined assessment for large cetaceans has been implemented since the 1980s in the Norwegian minke whale (Balaenoptera acutorostrata) hunt, we report that this approach has been implemented in studies of the Icelandic minke and fin whale (Balaenoptera physalus) hunts, as well as the Canadian and Norwegian commercial harp seal (Pagophilus groenlandicus) hunts. Additionally, this approach has been incorporated into welfare studies in terrestrial herbivore management programmes. Quantitative welfare assessment during hunts is capable of effectively evaluating the weapons used and judging modifiable variables such as projectile choice, optimal shooting procedure, as well as identifying areas for improvement in hunter training. In moving towards a standardised approach for welfare outcome assessment, an established framework can effectively allow all hunts to be contrasted and allow for identification of optimal strategies that minimise animal suffering.
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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 | 0,013 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».