Animals Used in Research and Education, 1966–2016: Evolving Attitudes, Policies, and Relationships
Notice bibliographique
Résumé
Since the inception of the Association of American Veterinary Medical Colleges (AAVMC), the use of animals in research and education has been a central element of the programs of member institutions. As veterinary education and research programs have evolved over the past 50 years, so too have societal views and regulatory policies. AAVMC member institutions have continually responded to these events by exchanging best practices in training their students in the framework of comparative medicine and the needs of society. Animals provide students and faculty with the tools to learn the fundamental knowledge and skills of veterinary medicine and scientific discovery. The study of animal models has contributed extensively to medicine, veterinary medicine, and basic sciences as these disciplines seek to understand life processes. Changing societal views over the past 50 years have provided active examination and continued refinement of the use of animals in veterinary medical education and research. The future use of animals to educate and train veterinarians will likely continue to evolve as technological advances are applied to experimental design and educational systems. Natural animal models of both human and animal health will undoubtedly continue to serve a significant role in the education of veterinarians and in the development of new treatments of animal and human disease. As it looks to the future, the AAVMC as an organization will need to continue to support and promote best practices in the humane care and appropriate use of animals in both education and research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».