Tratamento jurídico dos animais não humanos no Direito Brasileiro
Bibliographic record
Abstract
Resumo: Historicamente, o tratamento jurídico conferido aos animais não humanos no Direito brasileiro esteve sustentado em uma visão antropocêntrica que os reduz a objetos destinados à satisfação das necessidades humanas.Entretanto, avanços científicos na compreensão da senciência animal, reconhecendo a capacidade desses seres de experimentar sofrimento e emoções complexas, exigem uma revisão dessa perspectiva tradicional.Embora a Constituição Federal de 1988 expresse explicitamente uma proteção contra práticas cruéis, fundamentada em um paradigma biocêntrico emergente, o Código Civil de 2002, por sua vez, ainda permite uma interpretação doutrinária que classifica os animais como bens semoventes.A jurisprudência, no entanto, vem gradualmente superando esse entendimento restritivo, evidenciando uma transição normativa em direção à proteção da dignidade animal.Neste contexto, o presente artigo, utilizando método dedutivo e pesquisa bibliográfica, objetiva analisar criticamente essa incongruência, destacando os desafios e avanços recentes, incluindo o anteprojeto de reforma do Código Civil entregue ao Senado em 2024.Concluise que uma adequada proteção jurídica dos animais no direito civil brasileiro demanda a superação definitiva do paradigma antropocêntrico em favor do reconhecimento integral da dignidade e da senciência animal, conforme os valores constitucionais contemporâneos.
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 | 0.011 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".