Hide‐and‐sniff: can anti‐trafficking dogs detect obfuscated wildlife parts?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildlife detection dog (WDD) programs are increasingly being developed to combat illegal wildlife trafficking. However, there is little scientific research available on how sniffer dogs perform when wildlife parts are hidden during the smuggling process, which hampers the effectiveness of WDD programs. Here, we investigate the ability of WDDs to detect wildlife parts that are hidden in legally traded goods. We employed a smell test using the two most smuggled wildlife parts worldwide: elephant ivory and pangolin scales, in combination with two obfuscation items of plant and animal origin commonly employed by smugglers. We then established the sensitivity of the dogs to the target substances. Our results showed that there was a large variation between the two dogs in their sensitivity to ivory and pangolin scales. However, both dogs were generally less sensitive to ivory compared to pangolin scales, and stronger‐smelling obfuscation items could potentially lower the sensitivity of the dogs to the wildlife parts. Our study highlights the potential of dogs to detect hidden wildlife parts, but their effectiveness may depend on other aspects such as training, personality, the health of the dog, the type of wildlife substance, and the obfuscation item used. Given the variability of our findings, WDD programs need to invest in research to optimize the number and type of dogs with the right balance of traits to successfully detect wildlife parts that could potentially be obfuscated during smuggling.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».