Crime versus harm in the transportation of animals: A closer look at Ontario’s ‘pig trial’
Notice bibliographique
Résumé
Introduction On a hot June day in 2015, Anita Krajnc, an animaladvocate with Toronto Pig Save in Ontario, Canada,approached a truck transporting nearly 200 pigs.They were making the approximately 100 kilometre (60mile) trip to slaughter. She observed the apparentlythirsty pigs, and through the slats in the side ofthe stopped truck, gave the overheated animals somewater from a bottle. The truck driver reportedlyemerged and used his phone to video record what wastranspiring. The exchange between the two of them asrecorded went as follows: Truck driver: “Don't give them anything! Do notput anything in there!” Krajnc: “Jesus said ‘If they are thirsty, givethem water.’” Truck driver: “No, you know what? These are nothumans you dumb frickin’ broad! Hello!” (quoted inWang, 2016) This was not the first time that activists had givenwater to pigs being transported to thisslaughterhouse (Carter, 2016a). Nonetheless, thistime the driver called the police prior to takingthe pigs to the slaughterhouse. Krajnc was chargedwith criminal mischief, which carries with it thepotential of imprisonment (originally with apotential maximum of 10 years, but later reduced toa summary conviction offence with a maximum of sixmonths) and a fine of up to $5,000. The trial beganin August 2016; Krajnc pleaded not guilty. In thefirst week of May 2017 – eight months after thefirst court appearance (well above the average forsuch cases) – Ontario Court judge David Harrisdismissed the charge of criminal mischief. Although interesting in its own right, this caseprovides a useful context for exploring the legaland social constructions of ‘food crime’. If onewere to simply employ a legalistic definition, thiscase would be considered a food crime because of thepotential of food adulteration caused by Krajnc's‘criminal mischief ’. However, this chapter presentsthe argument that while this case is in fact a foodcrime, it is not because of Krajnc's actions. Itbegins by exploring two aspects of Canadian law thatprovide the backdrop for this case: the legal statusof animals as property, and transportationregulations that mandate the minimum amount of carerequired when transporting animals to slaughter.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».