Animal Welfare: A Complex Domestic and International Public-Policy Issue—Who Are the Key Players?
Notice bibliographique
Résumé
Animal-welfare issues are usually portrayed in the media in a black-and-white fashion, with simple, single-perspective solutions proposed for what are often, in fact, complex policy issues. In this article, we argue that animal welfare is a multifaceted international and domestic public-policy issue that must take account of not only scientific, ethical, and economic issues but also religious, cultural, and international trade policy considerations. Management of animal welfare at a government policy level also requires an approach based on incremental change. Such change must be both science based and ethically principled, and the rate of change must recognize both the expectations of society and the constraints on the animal user. Ideally, such change should involve full ownership and buy-in from the affected animal user group. The range of stakeholders involved in the animal-welfare debate includes industry and producer groups, science bodies, and animal-welfare non-governmental organizations and professional groups, including the veterinary and legal professions. The veterinary profession, in particular, is expected to play an animal-welfare leadership role, and we discuss expectation versus reality at both a national and an international level. This latter discussion includes specific reference to the role of the World Organisation for Animal Health (the OIE) as an intergovernmental organization representing 175 countries and details some of the major achievements since the OIE assumed its international animal-welfare standard-setting role in 2002. We also address the role of the veterinary profession at national, regional, and international levels.
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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 | 0,043 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,027 |
| Communication savante | 0,029 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».