MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7018063449

CLE Working Paper No.2/2021--Defending Nature Against Rodenticides

2021· article· en· W7018063449 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRodenticideGovernment (linguistics)Statutory lawLegislationAction (physics)Wildlife
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anticoagulant rodenticides (i.e., rat poisons) are highly toxic compounds that have been recognized for decades to have devastating effects on wildlife species and the wider ecosystem. In this paper, I argue that the continued use of anticoagulant rodenticides is entirely inconsistent with the provincial and federal governments' obligations to citizens and the environment under their respective pesticide legislation, and that the governments' failure to fulfill these obligations is due in part to the refusal to acknowledge rights of nature. I provide an overview of the current statutory and regulatory framework for pesticides in Canada and examine the practical effects of the legislation, evidencing the harms associated with rodenticide use and inefficacy of these products to illustrate the dubious value of their continued registration. I further discuss the inadequacy of the implemented risk mitigation measures and viability of existing alternative methods of rodent control to support my argument that the use of rodenticides is inconsistent with the current regulatory framework. To address these inconsistencies, this paper sets out recommendations for action that can be taken in British Columbia by municipal governments and the provincial government, as well as the federal government of Canada. Examples of similar action taken in other jurisdictions are also provided.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0130,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0300,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,030

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeYLS (Yale Law School)→Même sujetAnimal Ecology and Behavior Studies→Travaux en français237 207→