Scientific uses of animals: harm–benefit analysis and complementary approaches to implementing the Three Rs
Notice bibliographique
Résumé
The principles of humane experimental technique, first described by Russell and Burch in 1959, focus on minimising suffering to animals used for scientific purposes. Internationally, as these principles became embedded in the various systems of oversight for the use of animals in science, attention focused on how to minimise pain, distress and lasting harm to animals while maximising the benefits to be obtained from the work. Suffering can arise from the experimental procedures, but it can also arise from the manner in which the animals are housed and cared for. Increased attention is therefore being paid to the entire lifetime experience of an animal, in order to afford it as good a quality of life as possible. Russell and Burch were also concerned that animals should not be used if alternatives to such use were available, and that animals were not wasted through poor-quality science. This concept is being revisited through new efforts to ensure that experiments are well designed and properly reported in the literature, that all results--positive, negative or neutral--are made available to ensure a complete research record, and that animal models are properly evaluated through periodic systematic reviews. These efforts should ensure that animal use is truly reduced as far as possible and that the benefits derived through the use of animals truly outweigh the harms.
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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 | 0,240 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».