Animal Abuse Reporting and the Ethical Role of Veterinarians: A Comparative Review of Practices in South Korea, Canada, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Animal abuse reporting represents a crucial ethical responsibility for veterinarians globally, with cultural, legal, and societal factors significantly impacting practices. This comparative narrative review investigates veterinary reporting practices across South Korea, Canada, and the United States. A narrative review was conducted using systematic searches across PubMed, Google Scholar, Web of Science, and Scopus databases, employing jurisdiction-specific terms. Additional searches encompassed state-specific legal databases, professional licensing board records, and disciplinary action reports. To investigate reporting systems, enforcement mechanisms, and outcomes, legal documents, policy analyses, and empirical studies from 2010 to 2025 were analyzed. Findings revealed stark contrasts between voluntary and mandatory systems. South Korea's voluntary framework caused significant underreporting. Canada's provincial mandatory frameworks exhibited significantly higher levels of compliance, as a result of the strength of their statutory enforcement mechanisms. The United States presented a mixed landscape, wherein approximately 24 states mandated reporting with license revocation penalties, whereas others maintained voluntary systems. Cultural factors, professional autonomy concerns, and enforcement mechanisms shaped reporting behaviors and animal welfare outcomes. South Korea requires legislative changes implementing graduated mandatory reporting systems with legal protections and cultural adaptation strategies. Benchmarking against Canadian and American models demonstrates that mandatory reporting with appropriate enforcement mechanisms shows potential to enhance animal welfare protection through increased reporting rates and systematic intervention pathways, though direct causal evidence linking reporting to measurable welfare outcomes remains limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».