MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3021761015 · doi:10.1163/15685306-00001810

Advancing Ethical Principles for Non-Invasive, Respectful Research with Nonhuman Animal Participants

2020· article· en· W3021761015 sur OpenAlexaff
Lauren Van Patter, Charlotte E. Blattner

Notice bibliographique

RevueSociety and Animals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeneficenceReciprocity (cultural anthropology)Engineering ethicsFlourishingAutonomyVulnerability (computing)Research ethicsConfidentialityEconomic JusticeReflexivityAnimal ethicsPsychologyPolitical scienceSociologySocial psychologyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Animal studies scholars are increasingly engaging with nonhuman animals firsthand to better understand their lifeworlds and interests. The current 3R framework is inadequate to guide respectful, non-invasive research relations that aim to encounter animals as meaningful participants and safeguard their well-being. This article responds to this gap by advancing ethical principles for research with animals guided by respect, justice, and reflexivity. It centers around three core principles: non-maleficence (including duties around vulnerability and confidentiality); beneficence (including duties around reciprocity and representation); and voluntary participation (involving mediated informed consent and ongoing embodied assent). We discuss three areas (inducements, privacy, and refusing research) that merit further consideration. The principles we advance serve as a starting point for further discussions as researchers across disciplines strive to conduct multispecies research that is guided by respect for otherness, geared to ensuring animals’ flourishing, and committed to a nonviolent ethic.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,518

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSociety and AnimalsMême sujetHuman-Animal Interaction StudiesTravaux en français237 207