Policing Farm Animal Welfare in Federated Nations: The Problem of Dual Federalism in Canada and the USA
Notice bibliographique
Résumé
In recent European animal welfare statutes, human actions injurious to animals are new "offences" articulated as an injury to societal norms in addition to property damage. A crime is foremost a violation of a community moral standard. Violating a societal norm puts society out of balance and justice is served when that balance is returned. Criminal law normally requires the presence of mens rea, or evil intent, a particular state of mind; however, dereliction of duties towards animals (or children) is usually described as being of varying levels of negligence but, rarely can be so egregious that it constitutes criminal societal injury. In instrumental justice, the "public goods" delivered by criminal law are commonly classified as retribution, incapacitation and general deterrence. Prevention is a small, if present, outcome of criminal justice. Quazi-criminal law intends to establish certain expected (moral) standards of human behavior where by statute, the obligations of one party to another are clearly articulated as strict liability. Although largely moral in nature, this class of laws focuses on achieving compliance, thereby resulting in prevention. For example, protecting the environment from degradation is a benefit to society; punishing non-compliance, as is the application of criminal law, will not prevent the injury. This paper will provide evidence that the integrated meat complex of Canada and the USA is not in a good position to make changes to implement a credible farm animal protection system.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».