Ma fille et mon chat, du droit d’avoir des enfants et un animal de compagnie
Bibliographic record
Abstract
Les injustices dont sont victimes aujourd’hui les animaux domestiques ont mené certains partisans des droits des animaux à défendre l’idée selon laquelle la relation entre humains et animaux domestiques était intrinsèquement injuste et qu’il ne fallait pas permettre à ces derniers de se reproduire. Tout en s’inscrivant dans une théorie des droits des animaux « abolitionniste », cet article entend montrer que, sous réserve du respect de certaines conditions, il n’est pas nécessairement condamnable sur le plan moral d’autoriser la perpétuation des animaux domestiques – en particulier des animaux de compagnie. Ainsi, (1) je tenterai de montrer que s’il est vrai, toutes choses égales par ailleurs, qu’il est moralement acceptable de mettre au monde des enfants sur la base d’un désir égoïste (parce qu’avoir des enfants enrichit nos vies), alors il l’est aussi de laisser venir au monde des animaux de compagnie pour une raison semblable. (2) Le fait d’avoir un enfant ou un animal de compagnie ne mobilisent pas nécessairement les mêmes enjeux éthiques. Je ferai valoir que malgré certaines contraintes, la vie des animaux de compagnie peut tout à fait être enviable. Enfin, (3) j’indiquerai en quoi le premier argument fournit des pistes pour penser le statut légal des animaux de compagnie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".