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Enregistrement W4405829911 · doi:10.1111/brv.13175

Wildlife trade investigations benefit from multivariate stable isotope analyses

2024· review· en· W4405829911 sur OpenAlexaff
Tracey‐Leigh Prigge, Astrid A. Andersson, Chloe E. R. Hatten, Even Y. M. Leung, David M. Baker, Timothy C. Bonebrake, Caroline Dingle

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensCapilano University
Organismes subventionnairesImpact Fund
Mots-clésWildlifeWildlife tradeTraceabilityIsotope analysisIdentification (biology)Stable isotope ratioStrengths and weaknessesEnvironmental resource managementGeographyEcologyBiologyComputer scienceEnvironmental sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation of wildlife trade and crime has benefitted from advances in technology and scientific development in a variety of fields. Stable isotope analysis (SIA) represents one rapidly developing approach that has considerable potential to contribute to wildlife trade investigation, especially in complementing other methods including morphological, genetic, and elemental approaches. Here, we review recent progress in the application of SIA in wildlife trade research to highlight strengths, shortcomings, and areas for development in the future. SIA has shown success in species identification, determination of geographic provenance, and differentiating between captive-bred and wild individuals. There are also emerging applications of SIA in wildlife trade research including the use of labelling for traceability, more in-depth analyses such as compound specific isotope analysis (CSIA), the use of trace metal isotopes, and monitoring the health of individuals (e.g. dietary history and nutritional status). While these applications have shown the utility of SIA in wildlife trade investigations, there are a number of limitations and issues where standardisation of analytical procedures would improve the comparability and interpretation of results. First, there is high variation within many stable isotopes geographically and within tissues - this variation presents opportunities for tracking and monitoring but can also challenge detection of patterns when variation is high. Second, the choice of isotopes and tissues within an organism (and ideally, multiple isotopes and tissues) should be considered carefully as different isotopes and tissue types have variable strengths and weaknesses depending on the research question. Third, validation of SIA methods remains underutilised in the field but is critical for applying SIA broadly to wildlife trade investigations and, particularly, for applications in forensics and in court. Fourth, standards are essential for comparisons across studies. Fifth, while some reference databases exist for the use of SIA in wildlife trade research (e.g. ivory), there are still few comprehensive reference databases available. Development of robust reference databases should be a priority for advancing the use of SIA in wildlife trade research, and ecological study more broadly. Ultimately, further recognition of these primary challenges (and development of solutions) within wildlife SIA research will improve the potential for this technique in tackling the threat of overexploitation to global biodiversity - particularly in concert with the application of other investigative techniques such as genetics and elemental analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,134 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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