Recommendations for Health Monitoring and Reporting for Zebrafish Research Facilities
Notice bibliographique
Résumé
The presence of subclinical infection or clinical disease in laboratory zebrafish may have a significant impact on research results, animal health and welfare, and transfer of animals between institutions. As use of zebrafish as a model of disease increases, a harmonized method for monitoring and reporting the health status of animals will facilitate the transfer of animals, allow institutions to exclude diseases that may negatively impact their research programs, and improve animal health and welfare. All zebrafish facilities should implement a health monitoring program. In this study, we review important aspects of a health monitoring program, including choice of agents, samples for testing, available testing methodologies, housing and husbandry, cost, test subjects, and a harmonized method for reporting results. Facilities may use these recommendations to implement their own health monitoring program.
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 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 | 0,104 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,009 |
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 ».