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Enregistrement W4232323097 · doi:10.33002/nr2581.6853.03034

Analysis of Ukrainian National Legislation and European Union Standards on Animal Use for Scientific Purposes: Directions and Prospects

2020· article· en· W4232323097 sur OpenAlex
Anna Liubchych, Hasrat Arjjumend, Panfilova Daria, Олена Савчук

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

RevueGrassroots Journal of Natural Resources · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLegal, Health, Environmental and COVID-19 Challenges
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationEuropean unionUkrainianPolitical scienceContext (archaeology)Government (linguistics)Public administrationLawBusinessEconomic policyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tasks of analyzing the processes underneath the integration of national legislation of Ukraine conforming with that of the European Union are critical for strengthening the State in quest of gaining membership in the European Union with the achievement of the strategic goals. This analytical article aims: 1) to unveil the genesis of the legal reform in the field of animal protection from ill-treatment and the use of animals for scientific purposes in Ukraine, 2) to analyze and summarize the features of regulations pertaining to the protection of animals from abuse within the EU, and 3) to outline further directions in reforming the domestic legislation of Ukraine concerning animal protection against ill-treatment and use of animals for scientific purposes in the context of European integration. Ukraine is gradually intensifying the process of reforming domestic legislation concerning cruelty to animals and use of animals for scientific purposes. The Verkhovna Rada (the Supreme Council) of Ukraine adopted Draft Law № 2351 of 30.10.2019, which still requires reformation to solve the highlighted problems. Some solutions are recommended for the Government of Ukraine.

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)0,001
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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,265 · 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