Human Drama, Animal Trials: What the Medieval Animal Trials Can Teach Us About Justice for Animals
Notice bibliographique
Résumé
The legal system generally does little to protect animals, and one aspect of its inadequacy is a matter of formal structure: under United States and Canadian law, animals are not legal “persons” with an independent right to the protections of the legal system. There are calls to expand the status of animals in the law by providing them with legal standing, the right to be represented by a lawyer, and other formal protections. But, in a way, some of this has happened before. There is a long history, primarily from the medieval and early modern periods, of animals being tried for offenses such as attacking humans and destroying crops. These animals were formally prosecuted in elaborate trials that included counsel to represent their interests. The history of the animal trials demonstrates how, in a human-created legal system, legal “rights” for animals can be used for human purposes that have little to do with the interests of the animals. This history shows us that formal legal rights for animals are only tools, rather than an end in themselves, and highlights the importance not just of expanding formal protections, but of putting them to work with empathy, in a way that strives (despite the inevitable limitations of a human justice system in this respect) to incorporate the animals’ own interests and own point of view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,108 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».