Bibliographic record
Abstract
El bienestar de la fauna silvestre como problema bioético se ha discutido superficialmente en Colombia y el resto del mundo, especialmente en lo relacionado al bienestar de las especies de fauna silvestre en cautiverio. La presente investigación pretendió desarrollar dicho abordaje, con la construcción de referentes conceptuales, a partir del análisis bioético de fuentes de información ofrecida desde la filosofía, la ética ambiental, la fisiología y la etología, directamente relacionadas con el bienestar de animales silvestres mantenidos en cautiverio. Desde el principialismo de la bioética, se pretendió establecer una relación entre el tema tratado y sus principios orientadores con el fin de permitir la construcción de indicadores del bienestar animal con perspectivas bioéticas. La construcción de este discurso bioético crea un espacio de debate en el que el hombre reconoce y se hace consciente de la responsabilidad que tiene sobre sus actos. Dicha adquisición de conciencia pretermitirá reformular muchos de sus patrones comportamentales, especialmente en el marco de la relación humano–animal, y más específicamente humano–animal silvestre, de manera que prácticas como la tenencia de primates en cautiverio como animales de compañía lleguen a ser vistas por toda la comunidad humana como prácticas incorrectas que deben erradicarse.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".