Reasons to Be Skeptical about Sentience and Pain in Fishes and Aquatic Invertebrates
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.
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 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 | 0,038 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».