Laboratory Animal Welfare Meets Human Welfare: A Cross-Sectional Study of Professional Quality of Life, Including Compassion Fatigue in Laboratory Animal Personnel
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory animal personnel may experience significant stress from working with animals in scientific research. Workplace stress can be assessed by evaluating professional quality of life, which is comprised of compassion fatigue (i.e., burnout and secondary traumatic stress) and compassion satisfaction. This research aimed to explore the associations between risk factors and professional quality of life in laboratory animal personnel. In a cross-sectional, convenience sample design, laboratory animal personnel were recruited from widespread online promotion. A total of 801 personnel in the United States or Canada completed an online survey regarding professional quality of life, social support, euthanasia, enrichment, stress/pain levels, and human-animal interactions. Participants worked in a wide range of settings (e.g., industry, academia), research types (e.g., basic, applied, regulatory), species (e.g., non-human primates, mice), and roles (e.g. animal caretaker, veterinarian). Data were analyzed using general linear models. Personnel who reported higher compassion fatigue also reported lower social support, higher animal stress/pain, higher desire to implement more enrichment, and less control over performing euthanasia (p’s0.05). Our findings show that the professional quality of life of laboratory animal personnel is associated with several factors. Personnel reporting poorer professional quality of life also reported less social support, higher animal stress/pain, less enrichment diversity/frequency and wished they could provide more enrichment, using physical euthanasia, and less control over performing euthanasia. Poorer professional quality of life was also seen in personnel working as trainers, at universities, and longer hours. This study contributes important empirical data that may provide guidance for developing interventions (e.g., improved social support, decreased animal stress, increased animal enrichment diversity/frequency, greater control over euthanasia) to improve laboratory animal personnel’s professional quality of life.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».