MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2596035902 · doi:10.1007/s10806-017-9660-0

Taxing Meat: Taking Responsibility for One’s Contribution to Antibiotic Resistance

2017· article· en· W2596035902 sur OpenAlexaff
Alberto Giubilini, Patrick Birkl, Thomas Douglas, Julian Savulescu, Hannah Maslen

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Environmental Ethics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOxford Martin School, University of OxfordWellcome Trust
Mots-clésAntibioticsAntibiotic resistanceBusinessRevenuePublic economicsConsumption (sociology)Animal welfareBiotechnologyEconomicsBiologyEcologyFinanceMicrobiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibiotic use in animal farming is one of the main drivers of antibiotic resistance both in animals and in humans. In this paper we propose that one feasible and fair way to address this problem is to tax animal products obtained with the use of antibiotics. We argue that such tax is supported both by (a) deontological arguments, which are based on the duty individuals have to compensate society for the antibiotic resistance to which they are contributing through consumption of animal products obtained with the use of antibiotics; and (b) a cost-benefit analysis of taxing such animal products and of using revenue from the tax to fund alternatives to use of antibiotics in animal farming. Finally, we argue that such a tax would be fair because individuals who consume animal products obtained with the use of antibiotics can be held morally responsible, i.e. blameworthy, for their contribution to antibiotic resistance, in spite of the fact that each individual contribution is imperceptible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural and Environmental EthicsMême sujetPharmaceutical and Antibiotic Environmental ImpactsTravaux en français237 207