Public attitudes toward the use of technology to create new types of animals and animal products
Notice bibliographique
Résumé
Philosophers have used thought experiments to examine contentious examples of genetic modification. We hypothesised that these examples would prove useful in provoking responses from lay participants concerning technological interventions used to address welfare concerns. We asked 747 US and Canadian citizens to respond to two scenarios based on these thought experiments: genetically modifying chickens to produce blind progeny that are less likely to engage in feather-pecking (BC); and genetically modifying animals to create progeny that do not experience any subjective state (i.e. incapable of experiencing pain or fear; IA). For contrast, we assessed a third scenario that also resulted in the production of animal protein with no risk of suffering but did not involve genetically modifying animals: the development of cultured meat (CM). Participants indicated on a seven-point scale how acceptable they considered the technology (1 = very wrong to do; 7 = very right to do), and provided a text-based, open-ended explanation of their response. The creation of cultured meat was judged more acceptable than the creation of blind chickens and insentient animals. Qualitative responses indicated that some participants accepted the constraints imposed by the thought experiment, for example, by accepting perceived harms of the technology to achieve perceived benefits in reducing animal suffering. Others expressed discomfort with such trade-offs, advocating for other approaches to reducing harm. We conclude that people vary in their acceptance of interventions within existing systems, with some calling for transformational change.
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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 | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».