Anthropogenic suffering of farmed animals: the other side of zoonoses
Notice bibliographique
Résumé
Wiebers & Feigin’s (W&F’s) target article warns of the zoonotic threat to human health from factory farming and urges phasing out meat production and consumption, for the benefit of both human and nonhuman animals. This commentary focuses on the physical and emotional suffering of farmed animals. This varies by species, production system and geographic location, but suffering is there throughout all stages of production — breeding, housing, transport, usage and slaughter. Ubiquitous monitoring of all facilities where farmed animals are kept, with surveillance cameras recording all phases of production would help reduce some forms of suffering. Other forms are caused by accidents, disease outbreaks and all the “collateral damage” from factory farming. Nor can efforts to improve the welfare of farmed animals be confined to “merely” minimizing their suffering. Their lives need to be made not just bearable but worth living too. It is unrealistic to imagine, however, that all the suffering inflicted on farmed animals by industrial practices and human callousness can be eliminated by efforts to improve their welfare: Welfare measures urgently need to be undertaken and promoted, but they must not be regarded complacently, as if they were a panacea. A panacea would be to phase out animal production, as W&F have proposed, under the imminent zoonotic threat of COVID-19 and its successors.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».