For the Love of Darcie: Recognising the Human–Companion Animal Relationship in Housing Law and Policy
Notice bibliographique
Résumé
This paper identifies the law’s failure to recognise and protect the human–companion animal relationship in the housing arena. The nature of the human–companion animal relationship has striking similarities to human–human relationships in the socially supportive aspects of the relationship such as attachment, nurturance and reliable alliance. This contributes to the social life and sense of well-being of the owner. There is also evidence that the human–companion animal relationship can have physical health benefits such as lowering the risk of death by cardiovascular disease. It is clear that society benefits from the human–companion animal relationship, which many owners perceive as akin to family, in the form of healthier, less isolated people with better social networks. Yet in the key area of housing, the law does nothing to protect or even recognise this relationship. In consequence, every year thousands of tenants in both the public and private sector are faced with ‘no pet’ covenants in their leases and grapple with difficulties such as reduced housing options, higher rents or the traumatic decision to give up their companion animal for rehoming or euthanasia. This is especially prevalent amongst vulnerable people, like the elderly and mentally ill, who are more likely to need to move into supported accommodation. This article examines housing law in countries, such as France and Canada, that prohibit ‘no pet’ covenants in residential leases and provides arguments for the effective formulation and implementation of such law in the UK.
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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 | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,053 |
| Communication savante | 0,023 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».