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Enregistrement W6989661948

Capturing and Handling\nWild Animals

2009· article· en· W6989661948 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInsecta mundi · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeAnimal welfarePopulationWildlife managementPopulation controlLegislationWildlife conservationWelfareAnimal agriculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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