Animal Cruelty: Pathway to Violence Against People. By Linda Merz-Perez and Kathleen M. Heide (Walnut Creek, CA: Alta Mira Press, 2004, £21.00 pb)
Notice bibliographique
Résumé
In Animal Cruelty: Pathway to Violence Against People, Linda Merz-Perez and Kathleen M. Heide provide insight into the horrors of violence against animals by building on previous research that examined the link between animal cruelty and human interpersonal violence. The study begins with four case studies of animal cruelty and the authors appropriately warn that these vignettes are not to be read by the squeamish. These anonymous cases of human violence against animals would be an affront to any decent sensibility. They demonstrate the extremes that outright cruelty, abuse and/or neglect can manifest. For those readers unaccustomed to the severe outcomes of violence towards animals, these cases provide a crash course on its manifestations and the outcomes of such acts, for both the animal victims and the animal care providers. The authors provide a good overview of the animal cruelty literature. This includes studies that examine the general literature on interpersonal violence as well as those that focus on the specific issues of human cruelty towards animals. Thus, the literature review covers research that examine the ‘triad’, i.e. bedwetting, fire setting, and torturing small animals; literature that explores animal cruelty as a precursor to human violence; studies that address animal cruelty as part of an antisocial continuum that may pre-date or post-date violence against humans; and work which advocates that cruelty against companion animals is a form of family violence. These sections alone would make the purchase of this text worthwhile, especially for a novice in this area hoping to quickly develop a proficiency in the field.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,176 | 0,068 |
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 ».