Anti-Carceral Approaches to Addressing Harms Against Animals: Considerations on Multispecies Restorative and Transformative Justice
Notice bibliographique
Résumé
The animal protection movement has developed an increasingly close working relationship with the criminal punishment system through lobbying and campaigning for harsher punishments for animal abuse, while at the same time showing an interest in restorative justice (RJ) as a response to harm against animals. In this article, we take a critical position aligned with anti-carceral feminists and prison abolitionists against the carceral systems that fail humans and animals in circumstances of violence. We consider the potential of RJ as an alternative approach to address and prevent harm against animals in abuse cases on an individual level while highlighting the limitations of RJ in achieving the necessary changes on a societal level to end structurally produced violence against animals, such as industrial animal exploitation. We propose that transformative justice (TJ), which involves some RJ processes, is the most promising approach that could achieve justice for both humans and nonhumans in the long term without reproducing traumas and violence for the individuals and communities involved in harm reduction and prevention. Drawing on examples of RJ and TJ as developed and practised in marginalized human communities, we apply their lessons to thinking through similar practices in the context of animal abuse and neglect.
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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 | 0,021 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,140 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».