The Use of Genetically-engineered Animals in Science: Perspectives of Canadian Animal Care Committee Members
Notice bibliographique
Résumé
The genetic engineering of animals for their use in science challenges the implementation of refinement and reduction in several areas, including the invasiveness of the procedures involved, unanticipated welfare concerns, and the numbers of animals required. Additionally, the creation of genetically-engineered animals raises problems with the Canadian system of reporting animal numbers per Category of Invasiveness, as well as raising issues of whether ethical limits can, or should, be placed on genetic engineering. A workshop was held with the aim of bringing together Canadian animal care committee members to discuss these issues, to reflect on progress that has been made in addressing them, and to propose ways of overcoming any challenges. Although previous literature has made recommendations with regard to refinement and reduction when creating new genetically-engineered animals, the perception of the workshop participants was that some key opportunities are being missed. The participants identified the main roadblocks to the implementation of refinement and reduction alternatives as confidentiality, cost and competition. If the scientific community is to make progress concerning the implementation of refinement and reduction, particularly in the creation and use of genetically-engineered animals, addressing these roadblocks needs to be a priority.
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 | 0,092 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,057 | 0,031 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».