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Enregistrement W4293124873 · doi:10.6000/2371-1647.2022.08.01

The Human Perspective in Consumer Ethics and Animal Welfare Issues: Envisioning a Future for Change

2022· article· en· W4293124873 sur OpenAlexvenueno aff
Alessandro Bonadonna, Luigi Bollani, Giovanni Peira

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Management Sciences & Information Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal welfareEuropean unionPopulationPublic economicsBusinessWelfareTreatyPolitical scienceEconomic policyEconomicsLawMedicineBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal welfare has been a subject of interest for the European Union since the 1970s, with the definition of animal protection guidelines during international transport, on farms and for slaughter. However, the Legislator’s concern found its highest expression in the Animal Welfare Protocol of the Treaty of Amsterdam, where animals are defined as sentient beings, therefore worthy of attention in the policies developed by the European Union and its Member States. Nowadays, the interpretation of the animal welfare concept as an element that contributes to increasing profitability is also integrated by respect for the animal’s feelings and, consequently, the related different biological manifestations. Food scandals and diseases, on the one hand, and the emergence of a new approach to consumer ethics, on the other, have also strongly sensitized the European population about the importance of protecting animal welfare. Based on the above considerations, this study provides a framework to understand whether animal welfare should merely be considered as a product of EU strategies dedicated to the economic and competitive performance of agricultural and agro-industrial enterprises or whether it can also be assessed as a useful tool to minimize the environmental impact, through breeding practices and food habits, and therefore encourage more sustainable development.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,342 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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