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Enregistrement W3025087809 · doi:10.1093/ilar/ilz019

The Influence of Behavioral, Social, and Environmental Factors on Reproducibility and Replicability in Aquatic Animal Models

2019· article· en· W3025087809 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueILAR Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésReproducibilityAnimal modelBehavioural sciencesPsychologyEcologyBiologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The publication of reproducible, replicable, and translatable data in studies utilizing animal models is a scientific, practical, and ethical necessity. This requires careful planning and execution of experiments and accurate reporting of results. Recognition that numerous developmental, environmental, and test-related factors can affect experimental outcomes is essential for a quality study design. Factors commonly considered when designing studies utilizing aquatic animal species include strain, sex, or age of the animal; water quality; temperature; and acoustic and light conditions. However, in the aquatic environment, it is equally important to consider normal species behavior, group dynamics, stocking density, and environmental complexity, including tank design and structural enrichment. Here, we will outline normal species and social behavior of 2 commonly used aquatic species: zebrafish (Danio rerio) and Xenopus (X. laevis and X. tropicalis). We also provide examples as to how these behaviors and the complexity of the tank environment can influence research results and provide general recommendations to assist with improvement of reproducibility and replicability, particularly as it pertains to behavior and environmental complexity, when utilizing these popular aquatic models.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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