LA SOUFFRANCE ANIMALE, FACE MASQUÉE DE LA PROTECTION AUX XIXE-XXE SIÈCLES
Bibliographic record
Abstract
L’article revient sur deux aspects admis depuis trente ans sur l’histoire de la protection animale en France : le peu d’intérêt pour la souffrance animale elle-même pendant longtemps; une longue focalisation sur des arguments humains, politiques et culturels, avant que le sort des animaux ne prenne assez récemment la première place. Une relecture précise des documents du XIXe siècle montre que l’argument de la souffrance animale est bel et bien présent dès les origines de la protection animale mais qu’il a longtemps une dimension individuelle, non collective, et qu’il est souvent mis en arrière-plan au profit d’arguments plus convenables et plus recevables auprès de l’opinion ou des décideurs politiques. D’autre part, l’importance de la souffrance comme motivation des protecteurs, dès les origines, doit inciter à revoir les analyses à leur égard. Ils ne procèdent pas à de simples projections anthropomorphiques sur des animaux-objets, mais ils sont sensibles aux vécus d’êtres vivants qui sentent, souffrent et réagissent comme les sciences zoologiques le montrent. En croisant histoire, éthologie, sociologie, psychologie, neurobiologie, etc., il faut donner plus de complexité à ces interactions entre des animaux souffrants et des hommes émotionnés, pour mieux les comprendre et mieux appréhender les actions militantes qui en découlent.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".