Legal Criticism of The Conceptualization of The Legal Good Protected Against the Crime of Animal Abuse in Peru
Notice bibliographique
Résumé
Animal abuse is understood as non-accidental and socially unacceptable human behavior that causes pain, suffering or distress and/or death to an animal. This article aims to determine the conceptualization of the legal good protected against the crime of animal abuse when they are improperly exploited or treated with extreme cruelty; in the face of the impact on biodiversity and the ecosystem, typified in the Peruvian criminal system within property crimes, which leads to the interest of the owner being protected and not the life of the animal, producing legal-criminal conflicts in the sense that a difficulty is created to punish the crime. The method used is a topic review, exploratory in scope, with a thematic analysis design. From the results it has been corroborated that the annual number of animal abuse in the world amounts to 115 million, only to use them for cosmetic and scientific purposes; Japan, the United Kingdom, China, Canada and the United States are the countries that together carry out this practice in a percentage greater than 55% of the 115 million. It is concluded that Peruvian Law No. 30407 classifies animal abuse as a crime, in article 206-A of the Penal Code, producing doctrinal discussions referring to the protected legal good, causing insufficient guarantees to protect the animal life that society and society Actually, it demands it.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,034 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».