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Enregistrement W4408661896 · doi:10.1111/conl.13097

Urgent Policy Change Is Needed to Understand the Dimensions of Legal International Wildlife Trade to Enable Targeted Management

2025· article· en· W4408661896 sur OpenAlexaboutno aff
Alice C. Hughes, Oscar Morton, David P. Edwards

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeWildlife tradeBusinessEnvironmental resource managementWildlife managementEnvironmental planningNatural resource economicsWildlife conservationGeographyEcologyEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Wildlife trade is a key threat to global biodiversity, involving thousands of species and millions of individuals. Global research and policy attention on international wildlife trade has increased in recent years and is represented in key global policy frameworks (e.g., Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework). Yet the dominant focus of research and discussion is on illegal wildlife trade and the use of CITES in managing trade for a subset of species, despite the fact that the majority of species in trade are legal and fall outside the remits of CITES. Furthermore, there is no global mechanism to record what species are traded; current systems only capture subsets of species and regions, with no consistent standards. This hampers our understanding of global trade patterns and limits any understanding of the wider sustainability of international wildlife trade. There is an urgent need to develop and implement policies that capture the full scope of international trade, tools that embed comprehensive and reproducible sustainability assessments, and funding that reflects the telecoupled nature of trade and the inherent wealth imbalance between exporting and importing nations. The adoption of these more holistic approaches is critical for a sustainable future for species in trade and the livelihoods reliant on them.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0170,024
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0170,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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