Institutional transparency improves public perception of lab animal technicians and support for animal research
Notice bibliographique
Résumé
The use of animals in research is controversial and often takes place under a veil of secrecy. Lab animal technicians responsible for the care of animals at research institutions are sometimes described as performing 'dirty work' (i.e. professions that are viewed as morally tainted), and may be stigmatized by negative perceptions of their job. This study assessed if transparency affects public perceptions of lab animal technicians and support for animal research. Participants (n = 550) were randomly assigned to one of six scenarios (using a 3x2 design) that described identical research varying only the transparency of the facility (low, high) and the species used (mice, dogs, cows). Participants provided Likert-type and open-ended responses to questions about the personal characteristics (warmth, competence) of a hypothetical lab technician 'Cathy' and their support for the described research. Quantitative analysis showed participants in the low-transparency condition perceived Cathy to be less warm and were less supportive of the research regardless of animal species. Qualitative responses varied greatly, with some participants expressing support for both Cathy and the research. These results suggest that increasing transparency in lab animal institutions could result in a more positive perception of lab animal researchers and the work that they do.
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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 | 0,024 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».