The Animal Rights Debate and the Expansion of Public Discourse: Is it Possible for the Law Protecting Animals to Simultaneously Fail and Succeed?
Notice bibliographique
Résumé
This Article uses the theory of deliberative democracy, as developed by Jürgen Habermas and others, to suggest that public discourse is essential to encouraging democratic change in animal welfare law. The author examines the legal regimes of Canada and New Zealand to determine which country better facilitates a public dialogue about the treatment of animals. The Article concludes that, while Canada has a number of laws that ostensibly protect animals, New Zealand’s regime is much better at creating the public discourse required to meaningfully advance animal protection. The author does not suggest that New Zealand’s regime is perfect; rather, New Zealand’s model is preferable to Canada’s because it allows the public to meaningfully engage in laws affecting animals at regular intervals. In Canada, generating discussion in government about animal welfare is too often left to the whim of legislators. Due to New Zealand’s model of encouraging and requiring public discourse, its protection laws have begun to surpass those of Canada, and there is reason to believe this will continue. Encouraging public discourse about our assumptions about animals fosters hope for meaningful progress in their lives.
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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 | 0,037 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,118 |
| Communication savante | 0,023 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,015 |
| 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 ».