Additional file 1 of Understanding the dog population in the Republic of Ireland: insight from existing data sources?
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. The number of dog licences issued in Ireland during 2000-2020, by type of licence. These data were collated by the Department of Rural and Community Development and are available at https://www.gov.ie/en/collection/879d4c-dog-control-statistics/ . Table S2. The number of dog microchips issued in Ireland by Animark, Fido and Microdog ID from 2015 to 2020 and by the Irish Kennel Club from 2015 to 2020. Table S3. Annual statistics relevant to dog control centres in Ireland during 2004-2020, including the number of dogs on hand at the start and end of each year, the number of incoming dogs (either surrendered/collected or seized), the number of dogs, and the number of outgoing dogs (euthanised or died from natural causes, reclaimed/rehomed or transferred to a dog welfare organisation). These data were collated by the Department of Rural and Community Development and are available at https://www.gov.ie/en/collection/879d4c-dog-control-statistics/ . Table S4. The number of dog movements from Ireland to third countries during 2016-20, as recorded in TRACES, which is the online platform of the European Commission to facilitate sanitary and phytosanitary certification of animals, animal products, food and feed and plants, into the EU, for intra-EU trade and EU exports ( https://ec.europa.eu/food/animals/traces_en ). Table S5. The number of dogs recorded on commercial flights into Dublin airport during 2015 to June 2021. Table S6. The number of dogs recorded on commercial flights into Shannon airport during 2015 to June 2021. Table S7. The number of dogs recorded on commercial ferries into Cork Roscoff from July to October 2020. Table S8. The number of dogs recorded on commercial ferries into Cork Ringaskiddy from January to February 2020. Table S9. The number of dogs recorded on commercial ferries into Rosslare, Co. Wexford from 2018 to May 2021.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,961 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».