The Influence of Behavioral, Social, and Environmental Factors on Reproducibility and Replicability in Aquatic Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,333 | 0,426 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».