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Enregistrement W2986767685 · doi:10.1080/08989621.2019.1684906

Breaking barriers to ethical research: An analysis of the effectiveness of nonhuman animal research approval in Canada

2019· article· en· W2986767685 sur OpenAlexaffabout
Caroline Vardigans, MacGregor Malloy, Letitia Meynell

Notice bibliographique

RevueAccountability in Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandateResearch ethicsProtocol (science)Animal testingPublic trustPublic relationsQuality (philosophy)Political scienceCertificationEngineering ethicsBusinessMedical educationMedicineLawAlternative medicineEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, all institutions that conduct publicly funded, animal-based research are expected to comply with the standards of the Canadian Council on Animal Care (CCAC). The CCAC promotes the use of animal alternatives, and uses the “3Rs” principles of Replacement, Reduction, and Refinement as a guiding ethical framework. To ensure these standards are strictly enforced, internal ethics committees at each institution are tasked with creating “Animal Use Protocol” (AUP) forms to be filled out by researchers and evaluated by the committees.In this paper, we assess AUP forms from Canada’s top research universities to identify the extent to which they conform to, or advance, the 3Rs framework. Our results show various deficiencies that call into question the quality of information elicited by these forms. To remedy this, we recommend that the CCAC assume responsibility for creating a standardized 3Rs section to be used on all AUP forms. In addition, proposal forms and experimental results for all research at CCAC-certified institutions should be digitized and uploaded into a national database. We argue that this would offer higher quality information for researchers at the experimental design stage, while strengthening the CCAC’s mandate to be accountable to the Canadian public.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelhigh
gptIntégrité de la rechercheMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,314
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,314
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,013
Études des sciences et des technologies0,0200,012
Communication savante0,0120,002
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,477
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,097 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheIntégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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