Agency in Livestock Farming - A Perspective on Human–Animal–Computer Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of precision livestock farming (PLF) and advanced artificial intelligence enabled computing technologies is radically altering intensive animal agriculture, yet it also raises urgent questions about animals’ autonomy. In this critical review, I examine animal agency—the capacity for animals to make informed choices and exert control over their surroundings—while scrutinizing how human–animal–computer interactions (HACI) in human-centric intelligent systems may either support or undermine this agency. By drawing on research from animal cognition and welfare science, alongside case studies involving automated milking, wearable sensors, and AI-driven monitoring, I highlight promising avenues for personalized care and the encouragement of natural behaviors. At the same time, I reveal the profound risks of over-surveillance, algorithmic control, and the erosion of empathetic stockmanship that can accompany increased automation. I argue that meaningful ethical design must take an animal-centered approach, ensuring technologies expand rather than confine behavioral repertoires. Interdisciplinary methods—integrating engineering, ethology, and ethics—are essential for fostering real empowerment. Equally critical is engaging stakeholders who represent diverse agricultural perspectives, including small-scale, organic, and regenerative operations, to guard against exclusionary “one-size-fits-all” solutions. I also underscore the need to address data privacy concerns, farmer skill transitions, and potential biases embedded within AI. Ultimately, I call for transparent dialogues, thorough impact assessments, and adaptive design principles that put animal agency at the core of digital livestock transformation. By balancing higher productivity with deeper respect for animal autonomy, I propose that human-centric intelligent systems can reconcile moral responsibilities toward humane treatment with the practical realities of global food demand. Through this balanced approach, future innovations in livestock management can uphold both ethical imperatives and operational viability, shaping a new paradigm in which animals are recognized as active participants rather than passive inputs.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».