Another legacy for Canada's 2010 Olympic and Paralympic Winter Games: applying an ethical lens to the post-games' sled dog cull
Notice bibliographique
Résumé
In the spring of 2010, approximately two months after the conclusion of the 2010 Olympic and Paralympic Winter Games (Winter Olympics) held in British Columbia, Canada, approximately 100 sled dogs were culled in what the media quickly dubbed a ‘massacre’. A sled dog tour company had overestimated the tourism draw and demand of the Winter Olympics and was consequently ‘over-stocked’ with sled dogs. This paper takes a case study approach to examine the sled dog culling through the ethical lenses of utilitarianism, rights and ecofeminist theory. The application of these three perspectives provides evidence that the behaviour of both the sled dog tour company and the employee who carried out the killings was morally wrong. The implications of this case study are far reaching; the tourism industry can no longer afford to ignore the ethical elements that relate to the industry's use and, frequently, abuse of non-human animals. The recent interest by tourism scholars in the ethical aspects of the industry's use of non-human animals is timely. This under-researched topic of study will benefit from more scholarly interest and study, particularly as it relates to the effectiveness of codes of ethics and conduct, corporate social responsibility programmes, and the practicality and value of incorporating ethical education and training into these various programmes.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,041 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».