The Interpretation and Application of the Three Rs by Animal Ethics Committee Members
Notice bibliographique
Résumé
The Three Rs form the basis of review of animal-use protocols by Animal Ethics Committees (AECs), but little research has examined how AECs actually interpret and implement the Three Rs. This topic was explored through in-depth, open-ended interviews with 28 members of AECs at four Canadian universities. In describing protocol review, AEC members rarely mentioned the Three Rs, but most reported applying some aspects of the basic concepts. Comments identified several factors that could impede full application of the Three Rs: incomplete understanding of the Three Rs (especially Refinement), trust that researchers implement Replacement and Reduction themselves, belief by some members that granting agency review covers the Three Rs, focus on sample size rather than experimental design to achieve Reduction, focus on harm caused by procedures to the exclusion of housing and husbandry, and lack of consensus on key issues, notably on the nature and moral significance of animal pain and suffering, and on whether AECs should minimise overall harm to animals. The study suggests ways to achieve more consistent application of the Three Rs, by providing AECs with up-to-date information on the Three Rs and with access to statistical expertise, by consensus-building on divisive issues, and by training on the scope and implementation of the Three Rs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,537 | 0,611 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».