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Enregistrement W3161073046

Private Governance and Animal Welfare

2018· article· en· W3161073046 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah J. Morath

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal welfareWelfareBusinessCorporate governancePublic economicsProcurementEconomicsMarket economyMarketingFinanceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, there are no animal welfare standards for agricultural animals at the federal level. Yet public support for agricultural animal welfare is growing. Private entities such as retailers have responded in a number of ways including adopting voluntary animal welfare standards and adding animal welfare labels to products. For example, Walmart recently announced it would adopt the globally recognized “five freedoms” animal welfare and McDonald’s, the biggest purchaser of eggs in Canada and U.S., announced plans to go “cage free” over the next ten years. This article explores the various types of private governance that has emerged in response to both a regulatory void and growing consumer demand for the humane treatment of agricultural animals. Part I of this article provides a brief overview of farmed animal welfare concerns. Part II introduces private environmental governance and the regulatory instruments available to private entities. This part focuses on three instruments used to address farmed animal welfare: performance standards; information; and procurement or supply chain contracting. Part IV explores different motivations for the changes being made by private entities including consumer preference, state requirements, and investor concerns. The article concludes by offering some standards by which the effectiveness of private animal welfare governance could be measured.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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