Notice bibliographique
Résumé
It is commonplace to affirm that animal law is much more developed in the United States than in Canada; animal abuser registries are being implemented,' animal law degrees are offered,2 and prosecutions ofanimal abusers occur frequently,3 for example. However, the tide is changing in Canada as well, the legal norms and case law becoming increasingly aligned with the social norms surrounding the treatment of animals. An example ofthis is the recent adoption by Quebec ofa new status for animals in its Civil Code, the Loi visant 1'amiliorationde la situationjuridiquede l'animal, adopted on December 4th, 2015.' There are also new challenges the courts must face in issuing judgments on laws relating to animals. Recent manifestations of this have been, for example, the Her Majesty the Queen v. D.L. W' case before the Supreme Court, the first time the highest court of our land ruled on an animal protection provision.6 Also, a highly anticipated trial by the animal rights community is that of Anita Krajnc, charged with criminal mischief for giving water to dehydrated pigs in a slaughterhouse transportation truck.' The trial, set to be held in the summer of 2016, will be a decisive moment in defining a sustainable balance between morality and (il)legality as concerns animal activism. Animal law is thus a burgeoning field in Canada, which renders Canadian PerspectivesonAnimals andthe Law all the more relevant.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,029 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,001 |
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 ».