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Enregistrement W4307045549 · doi:10.5406/21601267.12.2.10

The “Bundle” or “Cluster” Theory of Legal Personhood in Its Active and Passive “Incidents”: What Might It Mean for Nonhuman Animals?

2022· article· en· W4307045549 sur OpenAlexaff
Ángela Fernández

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonhoodAnimal rightsScholarshipEpistemologySociologyFocus (optics)JurisprudenceLawPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, I review A Theory of Legal Personhood, explaining what I see as its key contributions to animal law scholarship, while situating it against wider jurisprudential contributions that may be of interest to philosophers and legal scholars grappling with the oft-thorny idea of legal personhood, not just for nonhuman animals but for corporations, artificially intelligent machines, and late-term fetuses. The article will explain Kurki's “bundle” theory of legal personhood as a “cluster” concept and analyze the extremely helpful parsing his theory provides in terms of the active and passive “incidents” of legal personhood. I focus much of the piece on Kurki's view of legal “nonpersons” who nonetheless have some rights or incidents of personhood in order to help clarify the challenge Kurki's theory raises for Steven M. Wise and the Nonhuman Rights Project, as the issues surrounding those litigation efforts will likely be familiar to readers here, who will be wondering how this theory interacts with what Wise seeks to achieve.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeQualitatif
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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