Ethical arguments that support intentional animal killing
Notice bibliographique
Résumé
Killing animals is a ubiquitous human activity consistent with our predatory and competitive ecological roles within the global food web. However, this reality does not automatically justify the moral permissibility of the various ways and reasons why humans kill animals – additional ethical arguments are required. Multiple ethical theories or frameworks provide guidance on this subject, and here we explore the permissibility of intentional animal killing within (1) consequentialism, (2) natural law or deontology, (3) religious ethics or divine command theory, (4) virtue ethics, (5) care ethics, (6) contractarianism or social contract theory, (7) ethical particularism, and (8) environmental ethics. These frameworks are most often used to argue that intentional animal killing is morally impermissible, bad, incorrect, or wrong, yet here we show that these same ethical frameworks can be used to argue that many forms of intentional animal killing are morally permissible, good, correct, or right. Each of these ethical frameworks support constrained positions where intentional animal killing is morally permissible in a variety of common contexts, and we further address and dispel typical ethical objections to this view. Given the demonstrably widespread and consistent ways that intentional animal killing can be ethically supported across multiple frameworks, we show that it is incorrect to label such killing as categorically unethical. We encourage deeper consideration of the many ethical arguments that support intentional animal killing and the contexts in which they apply.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,035 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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 ».