WHY ANIMAL WELFARE IS NOT BIODIVERSITY, ECOSYSTEM SERVICES, OR HUMAN WELFARE: TOWARD A MORE COMPLETE ASSESSMENT OF CLIMATE IMPACTS
Notice bibliographique
Résumé
Taking the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) as representative, I argue that animal ethics has been neglected in the assessment of climate policy. While effects on ecosystem services, biodiversity, and human welfare are all catalogued quite carefully, there is no consideration at all of the effects of climate change on the welfare of animals. This omission, I argue, should bother us, for animal welfare is not adequately captured by assessments of ecosystem services, biodiversity, or human welfare. After describing the paper’s assumptions and discussing the role of the IPCC’s Assessment Reports in climate policy, I consider the presentation of climate impacts in the IPCC’s Fifth Assessment Report, noting the aspects of animal welfare that are (and are not) considered there, and comparing the report’s treatment of animal welfare to its treatment of human welfare. Next, I argue that the concepts of ecosystem services, biodiversity, and human welfare do not adequately capture the welfare of animals. Finally, I discuss concerns about human responsibility for animal welfare and the practicality of including considerations of animal welfare among the climate impacts studied by the IPCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».