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Enregistrement W2611440330 · doi:10.1093/ilar/ilw037

Comparison of the Canadian and US Laws, Regulations, Policies, and Systems of Oversight for Animals in Research

2017· article· en· W2611440330 sur OpenAlexaffabout
Gilly Griffin, Paul Locke

Notice bibliographique

RevueILAR Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensCanadian Council on Animal Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationAnimal welfareGovernment (linguistics)Political sciencePublic administrationLawBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian and United States' approaches to oversight of animals in research are both based on the "3Rs" principles outlined in Russell and Burch's classic text, The Principles of Humane Experimental Technique. Each country seeks to protect the welfare of animals, while permitting the legitimate goals of scientific research to be attained according to the legal principles, cultures, and strengths and constraints of their jurisprudential and societal traditions. Canada is one of the most decentralized federations in the world, and regulation of activities is based to a great extent on custom and practice. The United States is more hierarchical and, at least with respect to laws governing animal research, more centralized. Accordingly, the Canadian approach is rooted in the concepts of social contracts, with a greater emphasis on guidance and policy and less reliance on legislation. No federal (national) direct legislation of laboratory animal welfare exists, although the federal government uses its criminal and spending authorities to shape behavior. The central feature of the Canadian system is the Canadian Council on Animal Care, which was formed to support universities and government departments involved in animal-based science. Animal care committees play a central role in implementing the guidelines and policies in facilities that carry out animal research. The United States has enacted two federal (national) laws applicable to animals in research. The Animal Welfare Act is a more traditional, command-and-control law that gives authority to the US Department of Agriculture to promulgate regulations, inspect facilities, and enforce violations. The Health Research Extension Act, which amended the US Public Health Services (PHS) Act, applies to any activity conducted or supported by the PHS, including research efforts supported by the US National Institutes of Health. It is largely nonregulatory and establishes a system of assurances and policies that covered research facilities must follow. States play only a minor role in animal research protection. As in Canada, institutional animal care and use committees are tasked with self-regulation of activities that use animals for research.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0130,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,541
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,004 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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