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Enregistrement W4416706864 · doi:10.18226/22370021.v15.n1.15

Tratamento jurídico dos animais não humanos no Direito Brasileiro

2025· article· W4416706864 sur OpenAlexaff
Helena Cinque, Tereza Rodrigues Vieira, Bruno Smolarek Dias

Notice bibliographique

RevueDireito Ambiental e Sociedade · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAnimal Law and Welfare
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Subject (documents)Work (physics)Government (linguistics)Order (exchange)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo: Historicamente, o tratamento jurídico conferido aos animais não humanos no Direito brasileiro esteve sustentado em uma visão antropocêntrica que os reduz a objetos destinados à satisfação das necessidades humanas.Entretanto, avanços científicos na compreensão da senciência animal, reconhecendo a capacidade desses seres de experimentar sofrimento e emoções complexas, exigem uma revisão dessa perspectiva tradicional.Embora a Constituição Federal de 1988 expresse explicitamente uma proteção contra práticas cruéis, fundamentada em um paradigma biocêntrico emergente, o Código Civil de 2002, por sua vez, ainda permite uma interpretação doutrinária que classifica os animais como bens semoventes.A jurisprudência, no entanto, vem gradualmente superando esse entendimento restritivo, evidenciando uma transição normativa em direção à proteção da dignidade animal.Neste contexto, o presente artigo, utilizando método dedutivo e pesquisa bibliográfica, objetiva analisar criticamente essa incongruência, destacando os desafios e avanços recentes, incluindo o anteprojeto de reforma do Código Civil entregue ao Senado em 2024.Concluise que uma adequada proteção jurídica dos animais no direito civil brasileiro demanda a superação definitiva do paradigma antropocêntrico em favor do reconhecimento integral da dignidade e da senciência animal, conforme os valores constitucionais contemporâneos.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,025
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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