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Enregistrement W4386469328 · doi:10.1098/rsos.230437

The welfare problems of wide-ranging Carnivora reflect naturally itinerant lifestyles

2023· article· en· W4386469328 sur OpenAlexafffund
Miranda Bandeli, Emma Mellor, Jeanette Kroshko, Hafiz Maherali, Georgia Mason

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCaptivityJuvenileBreedWelfareBiologyNoveltyHabitatRange (aeronautics)Home rangeEcologyZoologyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carnivora with naturally small home ranges readily adjust to the evolutionarily new environment of captivity, but wider-ranging species seem prone to stress. Understanding why would advance both collection planning and enclosure design. We therefore investigated which aspects of wide-ranging lifestyles are key. We identified eight correlates of home range size (reflecting energetic needs, movement, intra-specific interactions, and itinerant lifestyles). We systematically assessed whether these correlates predict welfare better than range size per se , using data on captive juvenile mortality (from 13 518 individuals across 42 species) and stereotypic route-tracing (456 individuals, 27 species). Naturally itinerant lifestyles (quantified via ratios of daily to annual travel distances) were found to confer risk, predicting greater captive juvenile losses and stereotypic time-budgets. This finding advances our understanding of the evolutionary basis for welfare problems in captive Carnivora, helping explain why naturally sedentary species (e.g. American mink) may breed even in intensive farm conditions, while others (e.g. polar bears, giant pandas) can struggle even in modern zoos and conservation breeding centres. Naturally itinerant lifestyles involve decision-making, and strategic shifts between locations, suggesting that supplying more novelty, cognitive challenge and/or opportunities for control will be effective ways to meet these animals' welfare needs in captivity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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