Addressing Behavior and Policy Around Meat: Associating Factory Farming With Animal Cruelty “Works” Better Than Zoonotic Disease
Notice bibliographique
Résumé
Research on shifting attitudes or behaviors surrounding the use of animal products traditionally focuses on animal cruelty. How this approach may differ from exposure on the zoonotic disease transmission risk factory farms pose is unclear. The present study sought to examine how information regarding zoonotic disease may stimulate concern for animals/concern for human health, respectively, and thus predict lower willingness to consume meat, when compared with animal cruelty and a control condition. The extent to which such information could shift support for changing conditions on factory farms was also examined. In a preregistered experiment (n = 454), participants were exposed to an informative paragraph on either (a) zoonotic disease transmission risk from factory farming, (b) animal cruelty on factory farms, or (c) a control paragraph. Those in the animal-cruelty condition were significantly more likely to indicate lower meat consumption willingness and higher support for changing conditions on factory farms, when compared with the two other conditions. Concern for animal health and welfare mediated the relationship between the combined experimental conditions and both dependent variables, when compared with the control condition. Upon examining the moderating role of human supremacy beliefs (HSB), a conditional effect was found across all conditions, with higher HSB predicting higher meat consumption willingness and lower support for changing conditions on factory farms. This study offers evidence for the intervention potential of informative excerpts. These findings also emphasize animal cruelty as a more effective way to mobilize support for behaviors and policies aimed at reducing animal-product consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».