Metaverse for Enhancing Animal Welfare - Leveraging Sensor Technology and Ethical Considerations
Notice bibliographique
Résumé
The metaverse, a virtual world where real-world aspects merge with artificial intelligence, immersive experiences, and high-level digital connectivity, is increasingly being applied in animal farming. This integration offers significant opportunities for addressing climate change and promoting sustainable food production. However, it also raises several ethical issues, particularly concerning animal rights. This paper evaluates these ethical considerations, emphasizing the need for a thorough examination of how sensor technology affects animals' perception and autonomy. Key findings indicate that while metaverse technologies can enhance animal welfare through improved monitoring and optimized living conditions, they also pose risks of detachment and commodification. The design of animal-friendly environments must balance technological advancement with ethical approaches to animal welfare. Critical factors such as ethical reflection, socio-economic impact, and the ability to retrieve meaningful information must be considered to maintain sensitivity and trust in these technologies. Moreover, the paper highlights the importance of addressing inequalities in access and adoption of metaverse technologies, which can significantly benefit animal farming. The potential of the metaverse to revolutionize the agri-food sector, particularly in animal agriculture, remains vast but requires further research to fully understand its implications. This paper concludes that a conscientious and ethical approach is essential for integrating metaverse technologies into animal farming, ensuring that animal welfare and equitable practices are prioritized for a sustainable future.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».