<scp>Results of a</scp> 2020 <scp>Survey on Reporting Requirements and Practices for Biocontainment Laboratory Accidents</scp>
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.
Notice bibliographique
Résumé
Biosafety laboratory accidents are a normal part of laboratory science, but the frequency of such accidents is unclear due to current reporting standards and processes. To better understand accident reporting, a survey was created, with input from ABSA International, which included a series of questions about standards, requirements, and likely motivations for reporting or nonreporting. A total of 60 biosafety officers completed the survey. Respondents reported working with more than 5,000 people in laboratories, including more than 40 biosafety level 3 or animal biosafety level 3 laboratories, which work with higher-risk pathogens. Most of the respondents were located in the United States, Canada, or New Zealand, or did not identify their location. Notable results included that 97% of surveyed biosafety officers oversee laboratories that require reporting exposure to at least some pathogens. However, 63% relayed that the reports are not usually sent outside of the institution where they occurred. A slight majority (55%) stated that paper reports were used, with the rest reporting they used a variety of computer systems. Even in laboratories that used paper-based reporting systems, 67% relayed that these reports were used alongside, or entered into, a digital system. While 82% of these biosafety officers agreed that workers understood the importance of reporting for their own safety, 82% also agreed that a variety of disincentives prevent laboratory workers from reporting incidents, including concerns about job loss and loss of funding.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle