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Enregistrement W7133026864

Beware of Law: the Socio-Legal Construction of “Dangerous Dogs” and the Cultural Economy of Interspecies Injury (Ontario, Canada)

2023· dissertation· W7133026864 sur OpenAlexaboutno aff
Rachel Jennifer Levine

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationPersonal injuryGovernment (linguistics)PremiseExpansiveProperty (philosophy)Common lawPublic policyAnthropocentrism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1980s, dog bites have received expansive media coverage across Can-America, sustaining public attention and generating impassioned demand for government intervention. In recent years, anthropologists have noted that responsive regulations consistently reinforce existing patterns of inequality and dispossession. Yet, little is known about “dangerous” dogs or their owners themselves, nor how the pairs interact with, participate in, and challenge the laws that govern the relationship they share, on the one hand, and their shared relationship to publics, on the other. Beware of Law centres these perspectives through a longitudinal study (2015-2021) structured by the experiences of two Toronto-area dog owners navigating the protracted social, legal, and financial costs of owning a biting dog. I map these connections across a century of paradigm shifts in pet-keeping in general and dog training in particular, and scrutinize their configuration across several interconnected sites, namely: the opinion editorials and public hearings where provincial dog legislation is debated; the city streets where municipal dangerous dog orders are issued and the quasi-judicial tribunals where they are appealed; the homes where dog-related injury lawsuits arrive in the mail and the personal injury law firms that produce these suits in high volume; and a human-dog training/support group where participants envision and bring into practice an alternative social contract that derives its force from canine interests. Throughout these chapters, I disrupt the anthropocentric premise that injury reflects a fixed-path breach of strictly human duty. Not-quite property and not-quite persons, I argue that pet dogs occupy a proximal status and proximate identity that disrupts dichotomous readings of private and public space, as well as civil and criminal jurisdiction, ultimately troubling the person/property distinction which sits at the heart of the common law tradition. This thesis makes three substantial contributions to studies of animals, injury, and law. First, it is comprised by the first critical qualitative analyses of how dog owners interact with legal systems and bureaucracy. Second, it puts forth the first ethnography of personal injury firms. Third, it opens a new conversation about intra-species legalities, giving fresh attention to the imbrication and elision of non-human (canine) agency in contemporary jurisprudence. Beware of Law ultimately presents a dynamic and potentially transformative approach to interspecies law and justice, and encourages more radical forms of legal consciousness in a more-than-human world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0380,027
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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