MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322742965 · doi:10.3390/d15030343

The Reptile Relocation Industry in Australia: Perspectives from Operators

2023· article· en· W4322742965 sur OpenAlexaboutno aff
Chantelle M. Derez, Richard A. Fuller

Notice bibliographique

RevueDiversity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelocationWildlifeDemographicsQuarter (Canadian coin)Wildlife conservationGeographyEnvironmental planningEnvironmental resource managementEcologyArchaeologyBiologySociologyDemographyComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thousands of reptiles are relocated annually in Australia, yet there has been relatively little research aimed at understanding how the reptile relocation industry operates. An online questionnaire was distributed to anyone who had relocated a reptile between April 2019 and April 2020, including wildlife relocators, wildlife rehabilitators and the general public. The questionnaire explored demographics, decision-making and concerns about how the industry functions, through 24 questions and two opportunities to provide open-ended comments. We received 125 responses and 123 comments from operators in all Australian states and territories. Beliefs about appropriate times and places for reptile releases were not reflected in practice for the majority of operators. Confidence about reptiles remaining at recipient sites was low regardless of how many years’ experience an operator had. Escaped captive native reptiles were encountered by most operators, and a quarter of operators were called out to exotic non-native snakes. Operators across all levels of experience indicated a need for changes within the industry, including increased training and professionalism, and more scientific studies on the outcomes of relocations to address concerns about the impacts that the industry has on the wildlife that it is trying to protect.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,217 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiversityMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207