Bringing Animal Voices to the Table: Exploring Intuitive Interspecies Communication as a Method for Conservation and Human-Animal Coexistence
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing acknowledgement of animal ‘agency’ and ‘consciousness’, more-than-human animals (hereafter ‘animals’) continue to be excluded from decision-making in relevant issues. The barrier that is frequently identified to truly bring animal voices into research, is their inability to speak human language, and human’s limited capacities to understand theirs. Used by animal communicators (ACs) to engage in two-way communications with animals, the method of intuitive interspecies communication (IIC) is a possible response to this barrier. Using exploratory case studies and reflexive thematic analysis, this work provides detailed, well-documented accounts of cooperative work between ACs, animals, and third-party human stakeholders in issues related to conservation and human-animal coexistence. Three cases were documented in total: one individual and two nested, which included individual mini cases within the larger case. The cases showed IIC being used to achieve greater mutual understanding between humans and animals, as well as animal engagement with prospective interventions that will impact their wellbeing. IIC also eliminated guesswork in project planning; by engaging the animals, they can be asked for input in various conservation and human-animal coexistence issues that arise. Reflexive thematic analysis illustrated the roles of all animal and human stakeholders, the ethical orientation of the humans involved, the approaches and strategies of the ACs, and the outcomes of IIC-facilitated human-animal engagement. Ultimately, study findings suggest that ACs can work as “bridges” to facilitate animal engagement in conservation and human-animal coexistence issues that affect them.
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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 | 0,052 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,043 |
| Communication savante | 0,017 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».