Diet for a Better World: Exploring the Intersectional Impact of Meat-based vs Plant-Based Diets and First Steps for Change
Notice bibliographique
Résumé
Humanity is faced with numerous pressing issues from the health crisis and human rights violations to climate change and animal cruelty. Although various methods are being employed to solve these issues, dietary changes are often overlooked. Unbeknownst to many people, the meat, dairy and fish industries continue to play a substantial role in perpetuating environmental degradation, animal cruelty, and human rights issues. However, the adoption of a 'plant-based' or 'vegan' diet emerges as a powerful catalyst for yielding widespread change in these issues. This research paper aims to explore the importance of transitioning society away from animal-based diets and towards plant based meals. Addressing a spectrum of urgent issues, this paper underscores the often underestimated potential of transitioning to plant-based diets as a potential solution to human, animal and environmental issues. The paper commences with a meta-analysis, employing an intersectional lens of human ethics, animal ethics, environmental concerns, and health perspectives, to evaluate the negative repercussions of animal agriculture industries. Perceived negatives of plant-based diets will then be explored to holistically conceptualize whether veganism is a valid and feasible option for individual and societal change. Lastly, drawing from prior studies and acknowledging the barriers of transitioning to a plant-based lifestyle, the paper culminates in proposing first steps for creating a successful plant-based transition: the implementation of plant-based meals and education in schools.
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 | 0,041 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».