Can fish really feel pain?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We review studies claiming that fish feel pain and find deficiencies in the methods used for pain identification, particularly for distinguishing unconscious detection of injurious stimuli (nociception) from conscious pain. Results were also frequently misinterpreted and not replicable, so claims that fish feel pain remain unsubstantiated. Comparable problems exist in studies of invertebrates. In contrast, an extensive literature involving surgeries with fishes shows normal feeding and activity immediately or soon after surgery. C fiber nociceptors, the most prevalent type in mammals and responsible for excruciating pain in humans, are rare in teleosts and absent in elasmobranchs studied to date. A‐delta nociceptors, not yet found in elasmobranchs, but relatively common in teleosts, likely serve rapid, less noxious injury signaling, triggering escape and avoidance responses. Clearly, fishes have survived well without the full range of nociception typical of humans or other mammals, a circumstance according well with the absence of the specialized cortical regions necessary for pain in humans. We evaluate recent claims for consciousness in fishes, but find these claims lack adequate supporting evidence, neurological feasibility, or the likelihood that consciousness would be adaptive. Even if fishes were conscious, it is unwarranted to assume that they possess a human‐like capacity for pain. Overall, the behavioral and neurobiological evidence reviewed shows fish responses to nociceptive stimuli are limited and fishes are unlikely to experience pain.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».