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Enregistrement W2007038822 · doi:10.3138/jvme.0611.069r1

Institutional Training Programs for Research Personnel Conducted by Laboratory-Animal Veterinarians

2012· article· en· W2007038822 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa C. Dyson, Howard G. Rush

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical School, University of MichiganNational Institutes of HealthEuropean CommissionUniversity of Michigan
Mots-clésDocumentationScope (computer science)Medical educationEnforcementTraining (meteorology)Animal welfareEducational programQuality (philosophy)MedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research institutions are required by federal law and national standards to ensure that individuals involved in animal research are appropriately trained in techniques and procedures used on animals. Meeting these requirements necessitates the support of institutional authorities; policies for the documentation and enforcement of training; resources to support and provide training programs; and high-quality, effective educational material. Because of their expertise, laboratory-animal veterinarians play an essential role in the design, implementation, and provision of educational programs for faculty, staff, and students in biomedical research. At large research institutions, provision of a training program for animal care and use personnel can be challenging because of the animal-research enterprise's size and scope. At the University of Michigan (UM), approximately 3,500 individuals have direct contact with animals used in research. We describe a comprehensive educational program for animal care and use personnel designed and provided by laboratory-animal veterinarians at UM and discuss the challenges associated with its implementation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,582
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,039 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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