A Survey to Understand Public Opinion regarding Animal use in Medical Training
Notice bibliographique
Résumé
A random survey was performed by ORC International Telephone CARAVAN®, on 24-27 March 2016, by trained interviewers. The aim of this survey was to gain further understanding of public perceptions in the United States of laboratory animal use, specifically for the purposes of medical training. Five statements were read in random order to the participants, who were then asked whether they agreed or disagreed with the statement. Survey responses were obtained from 1011 participants. For the combined statements: "If effective non-animal methods are available to train a) medical students and physicians, b) emergency physicians and paramedics, and c) paediatricians, those methods should be used instead of live animals", most respondents (82-83%) agreed. For the statement: "You want your doctor to be trained by using methods that replicate human anatomy instead of live animals", most respondents (84%) agreed. For the statement: "If effective non-animal methods are available, it is morally wrong or unethical to use live animals to train medical students, physicians and paramedics", 67% of respondents agreed. Responses were similar among the 15 pre-specified demographic subgroups. Given that effective non-animal training methods are readily available, the survey suggests that a substantial majority of the public wants the use of animals in medical training to cease.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».