騙人的誠實數字：談談《歐盟動物園報告2011》於對比圈養及野生海豚死亡率數據時所做的誤導

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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F 編按：本文編譯自 Live science

螃蟹一直是海鮮美食中的明星，從油炸軟殼蟹到清蒸螃蟹，餐桌上經常見到牠們的身影。有地方也習慣直接將活螃蟹丟沸水煮熟，認為這能保留最多的鮮味。過去人們認為甲殼類缺乏複雜神經結構，不會感受到痛苦，因此不必過度憂心道德問題。但近年來，越來越多研究開始挑戰此一想法，指出螃蟹與龍蝦等甲殼動物可能具備類似疼痛的神經機制。

甲殼類是否能感覺到痛？

人類長期習慣以哺乳類的神經構造作為痛覺判斷依據，由於螃蟹沒有哺乳動物那樣的大腦腦區，便被認為只憑簡單反射行動，談不上真正「痛」。然而，新興科學證據顯示包括螃蟹、龍蝦在內的甲殼類，除了可能存在被稱為「nociceptors」的神經末梢，更在行為上展現自我防禦模式。這些研究結果顯示，螃蟹對強烈刺激不僅是本能抽搐，還有可能進行風險評估或逃避策略，暗示牠們的認知或感受方式比我們想像更精緻。

關鍵證據：nociceptors 與自我保護行為

近期實驗在歐洲岸蟹（Carcinus maenas）中觀察到，當研究人員以刺針或醋等刺激手段測量神經反應，牠們顯示與痛覺反應類似的神經興奮；若只是海水或無害操作，則無此現象。此外，透過行為實驗也可看出，寄居蟹在受到電擊時，會毅然捨棄原本的殼子逃離電源，但若同時存在掠食者味道，牠們會猶豫要不要冒著風險離開殼子。這些結果使科學家認為，螃蟹並非單純反射，而可能有對於痛感的判斷。若只是「低等反射」，牠們不會考慮掠食風險等外在因素。

痛覺與保護：實驗結果引發的道德思考

以上發現已在科學界引發廣泛關注，因為餐飲業與漁業中常見「活煮」或「刺穿」處理螃蟹方式，如今看來很可能讓牠們承受相當程度的不適或疼痛。瑞士、挪威與紐西蘭等國已開始禁止活煮龍蝦或螃蟹，要求先以電擊或機械方法使其失去意識，試圖減少痛苦。英國也曾討論是否將甲殼類納入動物福利法保護範圍，最後暫時擱置，但此爭議仍在延燒。

部分學者保持保留態度，認為雖然甲殼類展現疑似痛覺的行為與神經反應，但與哺乳類相同的「主觀痛感」仍需更多研究證明。大腦與神經系統結構畢竟存在很大差異，有些反射也可能是進化而來的自衛機制，而非真正意義上的感受。然而，科學家普遍同意，既然相關證據已經累積到一定程度，毋寧先採取更謹慎與人道的處理模式，而非輕易推卸為「牠們不會痛」。

海洋生物福利：未來的規範與影響

如果螃蟹被證實擁有痛覺，將牽動更廣泛的海洋生物福利議題，包括鎖管、章魚或多種貝類也可能具有類似神經機制。人類一直以來習慣將無脊椎動物視為「低等生物」，未必給予與哺乳類相同的法律或倫理關注。但若更多實驗持續指出，牠們同樣對嚴重刺激展開避痛行為，社會或終將呼籲修訂漁業與餐飲相關法規。未來可能要求業者在捕撈與宰殺前使用電擊或麻醉，並限制活煮等方式。這勢必對漁業流程與餐廳文化造成衝擊，也引發經濟與文化折衷的爭議。

龐大的實驗數據雖已暗示螃蟹「會痛」，但確鑿的最終定論仍需更多嚴謹研究支持，包括更深入的大腦活動成像與突觸路徑分析。同時，落實到實際操作也需追問：是否存在更快、更人道的宰殺或料理方式？能否維持食材鮮度同時保障動物福利？這種思維轉變既考驗科學進程，也考驗人類對自然資源的態度。也許未來，既然我們仍會食用海產，就該以最小痛苦的方式對待那些可能感受痛苦的生物，為牠們提供基本尊重。

性別檢測的歷史與爭議：從脫衣服到口腔擦拭

當然，瑪麗亞．荷塞．馬丁內茲－帕提尼奧（Mar.a Jos. Mart.nez-Pati.o）毫無理由懷疑自己不是女兒身。她的臉瘦長又高貴，有高高的顴骨，肌膚吹彈可破。她是在西班牙北部長大的普通女孩，除了跑跳方面比同齡的女表現還要好之外。

1985 年，具國際水準的二十四歲跨欄選手馬丁內茲－帕提尼奧，抵達日本神戶主辦的世界大學運動會之後，才發覺自己忘了那份聲明她是女性、可參加女子組競賽的醫生證明書。結果，她不得不在神戶按慣例做賽前口腔擦拭取樣，證明她的生物性別。

性別檢測從 1960 年代就開始實行，當時國際田徑總會看夠了肌肉結實的中東歐國家女子選手（其中有很多人參與了煞費心機的禁藥計畫），於是國際田徑總會制定管制辦法，確保沒有男子選手假冒成女性。（從未證實有這樣的情況發生。）剛開始實施的檢測方式很粗暴，女選手被迫在醫生面前脫下褲子，到 1968 年的墨西哥城奧運，這種丟臉的手續就由令人滿意的客觀技術取代了：用採樣棒擦拭口腔組織取樣，再檢驗染色體。女性有 XX 性染色體，男性為 XY。

只不過，有時情況沒那麼簡單。

1985 年 8 月那天很晚的時候，西班牙代表隊的隊醫準備告訴馬丁內茲－帕提尼奧壞消息。她的檢測結果出了問題，沒辦法上場比賽。馬丁內茲－帕提尼奧想知道自己是不是得了愛滋病還是白血病（白血病才剛奪走了她哥哥的生命），但醫生沒再說什麼。

她非常焦慮地熬了兩個月，自己去看醫生，以免麻煩仍未走出喪子之痛的父母。接著，通知信來了，不是愛滋病，也不是白血病，但這個診斷將改變她的一生。信上寫著，分析五十個她的口腔組織細胞後發現，每個都帶有 XY 染色體。你是男人，想不到吧！國家代表隊官員力勸馬丁內茲－帕提尼奧假裝受傷，悄悄退役。

馬丁內茲－帕提尼奧不但拒絕退役，三個月後還在西班牙國內 60 公尺跨欄賽奪冠。然而勝利的榮耀，卻讓她成為公眾的笑柄。馬丁內茲－帕提尼奧的性別檢測結果在媒體上曝光了，她的名聲一落千丈，受到極其殘酷的對待。

能拿走的都被拿走了。西班牙官員取消了馬丁內茲－帕提尼奧的全國冠軍頭銜，把她踢出西班牙運動選手的宿舍，還撤回她的獎學金。他們刪除她的運動成績紀錄，彷彿她不存在似的。她的友人分成兩類，一種是留下來的，一種是離去的。她的未婚夫屬於後者。

馬丁內茲－帕提尼奧感到羞愧，喪失了活力，不過很快就展現出韌性。她在媒體上堅稱她確信自己是女性，誓言要反擊，而隨後她獲得遠道而來的援手。

生物學的複雜性：當染色體不再是判定性別的唯一標準

芬蘭遺傳學家亞伯特．德拉夏培爾（Albert de la Chapelle）看到報導馬丁內茲－帕提尼奧爭取權益的新聞之後，公開發表意見。德拉夏培爾十分清楚，染色體不一定能判定一個人是男性或女性。他最先研究了帶有 XX 染色體的男性。當父母的 X 和 Y 染色體在交換資訊時沒有排列整齊，來自 Y 染色體尖端的基因斷開，最後跑到 X 染色體上，這時就有可能發生「德拉夏培爾症候群」（De la Chapelle syndrome）。

馬丁內茲－帕提尼奧花很多錢找醫生檢查，他們告訴她，她有睪丸，藏在陰唇內的隱密處，而且她沒有子宮，也沒有卵巢。不過這些醫生還發現，馬丁內茲－帕提尼奧的睪丸雖然會產生跟男性同樣高的睪固酮濃度，但她有雄性素不敏感症候群（androgen insensitivity syndrome，簡稱AIS），也就是說，她的身體對睪固酮的需求充耳不聞，因此她完全發育成女性。大多數女性可以善用體內分泌的少量睪固酮在運動方面帶來的好處，但馬丁內茲－帕提尼奧根本無法利用。

性別檢測結果公開後差不多三年，奧會醫學委員會在 1988 年首爾奧運開會，裁定應該恢復馬丁內茲－帕提尼奧的資格。只不過，她的運動生涯那時已經受到阻撓，以十分之一秒的差距失去 1992 年奧運的參賽資格。

受到馬丁內茲－帕提尼奧事件的鞭策，國際田徑總會在 1990 年從各國召集了一群科學家，想要決定如何一勞永逸地辨別女性選手當中的男性，以求競賽公平。專家們的回應是：別問我們！這群科學家反而建議徹底廢除性別鑑定檢測。到 1999 年，國際奧林匹克委員會（簡稱國際奧會）終於決定，只在遇有質疑聲浪時才對女性運動員進行檢測，儘管如此，他們還是沒有明確標準可用來判定何謂合格女性。

問題在於，人類生物學就是不會像體育主管機關希望的那樣，客氣地把人分成男性和女性，而且過去二十年的技術進展完全沒有帶來絲毫改變，未來也不會有任何改變。耶魯大學榮譽教授米隆．吉內爾（Myron Genel）說：「我看不出我們要怎麼提出不同於二十年前所做的結果。」吉內爾也是建議國際田徑總會廢除性別檢測的一員。

醫生群最後判定，馬丁內茲－帕提尼奧受到不公平的對待。他們確定，就競技目的來說她是女性──是個既有陰道也有隱睪，有乳房、但沒有卵巢或子宮，而且體內雖有跟男性等量的睪固酮卻遲緩流著的女性。

不管是身體部位還是體內的染色體，都無法明確辨別男女運動員。那麼究竟有什麼遺傳學上的理由，要把男女分開考慮？

——本文摘自 大衛・艾普斯坦（David Epstein），《運動基因：頂尖運動表現背後的科學》，2020 年 12 月，行路出版，未經同意請勿轉載。

這陣子香港因為一間遊樂園兼海洋動物機構增加海豚表演場數，引起動物權益人士及保育團體不滿，令圈養海豚的議題一下子又變得鬧哄哄的。報章也不乏針對圈養海豚的批判報道。不管在圈養海豚問題上的立場如何，這波話題能令社會大眾對此有所認識、願意關心並以公眾身份監察海洋動物圈養機構，不論對增進社會的動物倫理討論及動物機構內的動物福利，都是好事一樁。

一段針對圈養海豚的報道指出：「國際組織鯨豚保育協會的《歐盟動物園調查2011》報告指出，野生樽鼻海豚的死亡率是3.9%，但若然是圈養的樽鼻海豚，則升高至5.6至7.4%。」(引述自2012年8月14日的香港經濟日報)。另一則報道又說：「Courtney引述 WDCS的《歐盟動物園調查2011》指出，野生樽鼻海豚的死亡率是3.9%，人工飼養則短命得多，死亡率最高達7.4%，死因多涉及壓力症狀，如肺炎、敗血症等。」(引述自2012年08月25日的香港蘋果日報)。然而，我搜尋《歐盟動物園調查2011》後，並閱覽調查報告所引述的死亡率研究原論文，則發覺此報告方式於科學上大有問題，實有誤導公眾之嫌。故此我認為有必要撰文澄清，藉此推廣一下和科學統計有關的科普知識。希望讀者能先放下對圈養海豚這敏感話題的立場，單純地以實事求是的科學精神去審視《歐盟動物園調查2011》及兩則報道中比較死亡率的方式的問題。若有了解統計學的讀者認為我的內容有誤，也歡迎提出指正。

《歐盟動物園調查2011》(EU ZOO INQUIRY 2011)中有關圈養及野生海豚死亡率的報告，分別引用了DeMaster and Drevenak (1988)、Duffield and Wells (1991)、Small and De Master (1995)、Woodley et al. (1997)這四份圈養海豚生存率研究報告，以及Wells and Scott (1990)這野生海豚死亡率研究報告。當中我能閱及的論文只有DeMaster and Drevenak (1988)及Small and De Master (1995)，至於Wells and Scott (1990)則只看過摘要，不過這篇野外研究也在Small and De Master (1995)有論及並有作出正式的比較(後述)。雖然未能閱及所有論文，但我相信我已能作出公正的批判。