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Enregistrement W3163795111

CONSIDERACIONES ÉTICAS Y JURÍDICAS SOBRE BIENESTAR ANIMAL EN UNIDADES DE PRÁCTICA LABORAL INVESTIGATIVA / ETHICAL AND LEGAL CONSIDERATIONS ON WELFARE ANIMAL IN INVESTIGATIONAL LABOR PRACTICE UNITS

2020· article· es· W3163795111 sur OpenAlexaboutno aff
Jorge Orlay Serrano Torres, Jessica Varela Torres

Notice bibliographique

RevueUniversidad&Ciencia · 2020
Typearticle
Languees
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En el presente trabajo se realiza un analisis de las consideraciones eticas y juridicas sobre bienestar y experimentacion animal y se hace referencia a un folleto que reune la normativa al respecto, publicado como material de apoyo a la docencia. El estudio abarco un analisis donde se tomo como referencia el conjunto de leyes y regulaciones mas importantes puestas en vigor por los paises miembros de la Comunidad Europea, incluidas las nuevas legislaciones, uso de alternativas y el control sobre los procedimientos en los experimentos. Se incluyo tambien lo regulado en Canada y EE.UU. y al referirse a Cuba se explica lo hecho hasta el presente en materia de proteccion con respecto al uso de los animales a traves de las medidas dictadas por el Centro de Produccion de Animales de Laboratorio. En el caso de los animales productivos y utilizados en la docencia se trabajo sobre la base de lo estipulado en Leyes, Decretos-Leyes, Decretos, Resoluciones e Instrucciones del Comite Ejecutivo del Consejo de Ministros, el Ministerio de la Agricultura y el Instituto de Medicina Veterinaria. Finalmente, se establece un resumen del folleto que reune lo legislado en cuanto a proteccion animal, y de esta forma se orienta el trabajo diagnostico llevado a cabo por los estudiantes de las Ciencias Agropecuarias durante la practica laboral investigativa en la Empresa Agropecuaria Ruta Invasora.

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

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)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,263 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2020
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