Capturing and Handling\nWild Animals
Notice bibliographique
Résumé
The art of capturing wild animals for food and clothing is as old as human existence on earth. However, in today’s world, reasons for catching wild species are more diverse. Millions of wild animals are captured each year as part of damage and disease control programs, population regulation activities, wildlife management efforts, and research studies. Many aspects of animal capture, especially those associated with protected wildlife species, are highly regulated by both state and federal governmental agencies. Animal welfare concerns are important regardless of the reason for capture. In addition, efficiency (the rate at which a device or system catches (he intended species) is a critical aspect of wild animal capture systems.\nSuccessful capture programs result from the efforts of experienced wildlife biologists and technicians who have planned, studied, and tested methods prior to starting any new program. State regulations related to animal capture vary widely and licenses or permits, as well as specialized training may be required by state wildlife agencies for scientists, managers, and others engaging in animal capture for research, damage management, or fur harvest. Institutional Animal Care and Use Committees, required at universities and research institutions by the Animal Welfare Act (U.S. Department of Agriculture 2002), often question whether scientists capturing animals for research have ensured that pain and distress are minimized by the techniques used. The information in this chapter will assist wildlife management practitioners to identify appropriate equipment and obtain the necessary approvals for its use. Researchers are encouraged to consult Littell (1993) and Gaunt et al. (1997) concerning guidelines and procedures relating to capture and handling permits.\nMajor reviews of bird capture techniques include Canadian Wildlife Service and U.S. Fish and Wildlife Service (1977), Day et al. (1980), Davis (1981), Keyes and Grue (1982), Bloom (1987), Bub (1991 ), Schemnitz (1994), and Gaunt et al. (1997). Detailed coverage of mammal capture methods include Day et al. (1980). Novak et al. (1987), Schemnitz (1994), Wilson et al. (1996), American Society of Mammalogists (1998), and Proulx (1999a). Mammal capture usually becomes more difficult as animal size increases. Thus, observational techniques and mammalian sign are often more efficient for obtaining both inventory and density information (jones et al. 1996). Several new techniques to capture mammals ranging in size from small rodents to large carnivores have been developed in recent years.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».