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Enregistrement W2081971933 · doi:10.1207/s15327019eb1304_2

Animal Ethical Evaluation: An Observational Study of Canadian IACUCs

2003· article· en· W2081971933 sur OpenAlexafffundabout
Lise Houde, Claude Dumas, Thérèse Leroux

Notice bibliographique

RevueEthics & Behavior · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Centre for the Replacement Refinement and Reduction of Animals in ResearchMedical Research Council Canada
Mots-clésObservational studyProtocol (science)PsychologyAnimal testingObservational methods in psychologyAnimal welfarePsychological interventionEthical issuesResearch ethicsObserver (physics)Relation (database)Engineering ethicsSocial psychologyMedicineComputer scienceAlternative medicinePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three Canadian institutional animal care and use committees were observed over a 1-year period to investigate animal ethical evaluation. While each protocol was evaluated, the observer collected information about the final decision, the type of protocol (research vs. teaching), and the category of invasiveness. The observer also wrote down verbatim all verbal interventions, which were coded according to the following categories: scientific, technical, politics, human analog, reduction, refinement, and replacement. The data revealed that only 16% of the comments were devoted to the 3 explicit ethical categories (i.e., reduction, refinement, and replacement) and that most of the comments were technical. However, the analysis revealed that ethical concerns were implicit in both scientific and technical language, or some of the scientific and technical comments had an impact on the ethical treatment of animals. The results are discussed in relation to previous nonobservational research that identified potential pitfalls and bias in animal ethical evaluation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,822
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations25
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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