Biotechnological fixes and the Big Three urgent moral challenges facing the global livestock industry
Notice bibliographique
Résumé
The current global food system, and in particular the livestock industry, has been effective at providing low-cost calories to large segments of the population, but it also causes significant harms and poses serious risks. In particular, the global food system currently likely causes billions of animals to suffer every year, significantly contributes to climate change, and threatens public health via the possibility of zoonotic disease. There are many other problems that have been identified with the livestock industry, but these three threats, which I refer to as the Big Three, are among the most urgent moral issues in the world. Significant progress could be made to address all three of these risks if the global population moved to a primarily plant-based diet. However, there are reasons to believe this possibility is unrealistic given current consumer preferences and political realities. As an alternative, one could ask whether an approach relying entirely on novel biotechnology could be used to address the urgent moral challenges of the global livestock industry without substantially changing the consumer experience or facing political backlash. In this paper I consider what such a scenario would look like, and argue that failing to address any one of these three major issues would be a serious moral failing. Though many other suggestions have been made looking at how biotechnology might address individual issues, this paper suggests that in order to avoid the need for difficult behavioral and political changes, biotechnological solutions would ultimately need to be developed that address welfare, environmental, and public health concerns.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».