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Enregistrement W4236357753 · doi:10.1371/journal.pbio.3000410

The ARRIVE guidelines 2.0: Updated guidelines for reporting animal research

2020· article· en· W4236357753 sur OpenAlexaff
Nathalie Percie du Sert, Viki Hurst, Amrita Ahluwalia, Sabina Alam, Marc T. Avey, Monya Baker, William J. Browne, Alejandra Clark, Innes C. Cuthill, Ulrich Dirnagl, Michael Emerson, Paul Garner, Stephen T. Holgate, David W. Howells, Natasha A. Karp, Stanley E. Lazic, Katie Lidster, Catriona MacCallum, Malcolm Macleod, Esther J. Pearl, Ole H. Petersen, Frances Rawle, Penny S. Reynolds, Kieron Rooney, Emily S. Sena, Shai D. Silberberg, Thomas Steckler, Hanno Würbel

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensPrioris.ai (Canada)
Organismes subventionnairesNational Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in ResearchCHDI Foundation
Mots-clésRigourChecklistContext (archaeology)Transparency (behavior)Set (abstract data type)Delphi methodComputer scienceDelphiQuality (philosophy)Process (computing)Engineering ethicsData scienceManagement scienceMedical educationPsychologyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reproducible science requires transparent reporting. The ARRIVE guidelines (Animal Research: Reporting of In Vivo Experiments) were originally developed in 2010 to improve the reporting of animal research. They consist of a checklist of information to include in publications describing in vivo experiments to enable others to scrutinise the work adequately, evaluate its methodological rigour, and reproduce the methods and results. Despite considerable levels of endorsement by funders and journals over the years, adherence to the guidelines has been inconsistent, and the anticipated improvements in the quality of reporting in animal research publications have not been achieved. Here, we introduce ARRIVE 2.0. The guidelines have been updated and information reorganised to facilitate their use in practice. We used a Delphi exercise to prioritise and divide the items of the guidelines into 2 sets, the "ARRIVE Essential 10," which constitutes the minimum requirement, and the "Recommended Set," which describes the research context. This division facilitates improved reporting of animal research by supporting a stepwise approach to implementation. This helps journal editors and reviewers verify that the most important items are being reported in manuscripts. We have also developed the accompanying Explanation and Elaboration (E&E) document, which serves (1) to explain the rationale behind each item in the guidelines, (2) to clarify key concepts, and (3) to provide illustrative examples. We aim, through these changes, to help ensure that researchers, reviewers, and journal editors are better equipped to improve the rigour and transparency of the scientific process and thus reproducibility.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,226
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,351
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2260,351
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0140,009
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0150,007
Science ouverte0,0130,007
Intégrité de la recherche0,0140,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,031

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 Opus0,867
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,257 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5 581
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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