Perícia Médica Veterinária: O Papel do Perito Médico Veterinário na Judicialização de Casos Envolvendo Animais
Notice bibliographique
Résumé
A Medicina Veterinária Legal, também denominada Perícia Médica Veterinária, consiste na aplicação do conhecimento técnico-científico da Medicina Veterinária em apoio ao Direito, em casos que envolvem animais. O crescimento dessa área reflete uma demanda crescente da sociedade por respostas e justiça em conflitos relacionados aos animais. Casos de suspeita de erro médico veterinário, falhas na prestação de serviços em estabelecimentos voltados para animais, como pet shops e creches, danos causados por animais em condomínios, guarda compartilhada de animais, além de avaliações de rebanhos e animais em situações de negligência e maus-tratos, têm se tornado cada vez mais frequentes nos tribunais brasileiros. Nesse contexto, o perito médico veterinário assume um papel essencial, ao aliar o conhecimento específico da Medicina Veterinária à compreensão de outras disciplinas forenses, com o objetivo de produzir provas técnicas. Diante do atual cenário, a indispensabilidade da prova pericial elaborada pelo médico veterinário, bem como o papel fundamental do assistente técnico no apoio às partes envolvidas, tem se tornado cada vez mais evidentes. Esse crescimento acompanha a crescente judicialização de casos que envolvem animais, exigindo das autoridades competentes uma abordagem técnica e especializada para a resolução de conflitos. Palavras-chave: maus-tratos, medicina veterinária legal, negligência, perícia veterinária, responsabilidade civil.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 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 ».