Animal welfare law and policy in the management programs of the grey wolf ( Canis lupus ) and eastern wolf ( Canis lupus lycaon ) in Canada: An introductory overview
Bibliographic record
Abstract
Para acceder al texto del articulo de manera gratuita pinche en este enlace . El lobo (Canis lupus) es considerado por la ciencia como un depredador superior, cuyas relacio-nes sociales y naturaleza cooperativa influyen de una manera importante en las redes troficas y el funcionamiento natural de los ecosistemas donde habita. Los conocimientos que hoy existen nos permiten entender mejor a esta especie, y sirven para salvaguardar el equilibrio dinamico de nuestro patrimonio natural. El objetivo de este trabajo es proporcionar una vision del estado de conservacion de la especie en Canada. El estudio comienza examinando la complejidad de la legislacion y la doctrina en las que se basa su conservacion, revisitando las narraciones histo-ricas y descriptivas de como se ha logrado la misma, asi como el marco institucional y el sistema de gobernanza de esta politica publica de conservacion. A partir de esa premisa se examinan la ciencia, tecnicas, politicas y normas juridicas mas especificas de bienestar animal analizando las ideas y la praxis de metodos alternativos a los letales de control de poblaciones y el estable-cimiento de zonas de amortiguacion en torno a, o restricciones a la caza en, determinadas areas y/o epocas. Se enfatiza especialmente el analisis de los rasgos de los individuos de los grupos de poblaciones de la especie como expresion de su comportamiento natural y como la coopera-cion nacional e interprovincial, incluyendo la de los nativos de poblaciones indigenas (autode-nominados en Cabada, las Primeras Naciones), se pueden mejorar en el futuro.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".