The ARRIVE guidelines 2.0: updated guidelines for reporting animalresearchThe ARRIVE guidelines 2.0: updated guidelines for reporting animalresearch
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
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 two 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 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.
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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 | 0,055 | 0,563 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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