Animals in Science: Ethical Justifications, Regulatory Frameworks, and Political Recommendations in the Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
Global estimates suggest that more than 100 million non-human animals are used for scientific purposes each year. The nature of the research, teaching, and testing conducted on these animals can be very invasive, painful, and fatal. Should we care? To discontinue these practices in some cases may result in human suffering. Should any human benefits of research, teaching, and testing outweigh the resultant animal suffering? This paper begins with an analysis of some of the most popular theories on the moral status of animals. From this analysis it is argued that mere species membership is not a morally relevant characteristic, and that non-human animals can have moral status and moral rights. A deontological approach to adjudicating moral claims across species is presented to overcome some of the challenges typical of utilitarian and rights-based approaches. This approach is used to sketch a general framework for evaluating which types of scientific animal use ought to be permitted. It is argued further that, while some forms of scientific animal use may be permitted at present, we ought to strive for the elimination of the practice. The focus will then shift to an analysis of Canada’s regulatory system for the scientific use of animals, identifying shortcomings of this system. The Canadian approach to regulation in this area will be compared against approaches that are taken in the UK and the Netherlands which are more closely aligned with the moral arguments made in the first section. There are opportunities for Canada to learn from these countries, and remarks will be made on how and why Canada should improve the regulation of animals in research, teaching, and testing. Such changes have the potential to improve the wellbeing not only of the animals used in science, but for humans as well. Finally, expected costs and benefits that would accompany the implementation of the recommendations are considered with comments on how costs can be alleviated and why they should be incurred.
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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 | 0,028 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,050 |
| Communication savante | 0,025 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».