Incorporating Laboratory Animal Science into Responsible Biomedical Research
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical research has made great strides in the past century leading to rapid advances in human life expectancy, all derived from improved understanding, prevention, and treatment of many diseases and conditions. Research involving laboratory animals has played a significant role in this medical progress. However, there continues to be controversy surrounding the use of animals in research, and animal models have been questioned regarding their relevance to human conditions. While research fraud and questionable research practices could potentially contribute to this problem, we argue that a relative ignorance of laboratory animal science has contributed to the "uncontrolled vivarium experiment" that runs parallel to the more controlled scientific experiment. Several variables are discussed, including husbandry, animal environment, social housing, and more, that can contribute to this uncontrolled experiment, and that can simultaneously decrease quality of life for rodent test subjects when ignored. An argument is put forward that laboratory animal veterinarians and scientists can and should play an important role in better controlling such variables. Similarly, the laboratory animal veterinarian and scientist should play an important role in responsible science by addressing complex interdisciplinary challenges.
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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 | 0,106 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| 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 ».