Reasons to Be Skeptical about Sentience and Pain in Fishes and Aquatic Invertebrates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The welfare of fishes and aquatic invertebrates is important, and several jurisdictions have included these taxa under welfare regulation in recent years. Regulation of welfare requires use of scientifically validated welfare criteria. This is why applying Mertonian skepticism toward claims for sentience and pain in fishes and aquatic invertebrates is scientifically sound and prudent, particularly when those claims are used to justify legislation regulating the welfare of these taxa. Enacting welfare legislation for these taxa without strong scientific evidence is a societal and political choice that risks creating scientific and interpretational problems as well as major policy challenges, including the potential to generate significant unintended consequences. In contrast, a more rigorous science-based approach to the welfare of aquatic organisms that is based on verified, validated and measurable endpoints is more likely to result in “win-win” scenarios that minimize the risk of unintended negative impacts for all stakeholders, including fish and aquatic invertebrates. The authors identify as supporters of animal welfare, and emphasize that this issue is not about choosing between welfare and no welfare for fish and aquatic invertebrates, but rather to ensure that important decisions about their welfare are based on scientifically robust evidence. These ten reasons are delivered in the spirit of organized skepticism to orient legislators, decision makers and the scientific community, and alert them to the need to maintain a high scientific evidential bar for any operational welfare indicators used for aquatic animals, particularly those mandated by legislation. Moving forward, maintaining the highest scientific standards is vitally important, in order to protect not only aquatic animal welfare, but also global food security and the welfare of humans.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle