The <i>Blackfish</i> Effect: Corporate and Policy Change in the Face of Shifting Public Opinion on Captive Cetaceans
Notice bibliographique
Résumé
In February 2010, a captive killer whale (Orcinus orca), or orca, killed his trainer at SeaWorld Florida. A cascade of events followed, including successful federal enforcement action against SeaWorld for employee safety violations. In 2012 and 2015, nonfiction books about SeaWorld's history with orcas were published; however, the 2013 documentary Blackfish has done the most to raise public awareness of captive orca welfare and trainer safety. It spawned a massive social media response, leading to the so-called "Blackfish Effect." SeaWorld's visitor numbers declined, business partners ended their relationships, and stock price plummeted. In 2012, Georgia Aquarium in Atlanta applied for a permit to import 18 wild-caught beluga whales from Russia; the permit was denied in 2013, the first time a public display permit had ever been denied in the history of the US Marine Mammal Protection Act. In 2014 and 2016, the California legislature considered bills phasing out captive orca exhibits in the state; the 2016 bill passed and became law in January 2017. In November 2015, a similar bill was introduced (and reintroduced in March 2017) in the US House of Representatives. In March 2016 SeaWorld announced it would end its orca breeding program company-wide and in January 2018 the Vancouver Aquarium announced it would no longer display cetaceans. Shifts in public perception of captive cetacean display strongly suggest policy makers should reconsider the legislative and regulatory status quo.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».