Animal welfare requirements in publishing guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Descriptions of measures taken to optimize animal welfare are often absent from scientific reports of animal experiments. One reason may be that journal guidelines inadequately compel authors to provide such information. In this study, online English language versions of the 'Guidelines to authors' (GTAs) from 54 national biomedical journals were examined for neutral (unrelated to welfare) and non-neutral keywords referring to: animal welfare; the '3Rs'; the ARRIVE (2010) guidelines, and regulations pertaining to animal experimentation. Journals were selected from nine countries (UK, US, China, Canada, India, Brazil, Germany, Japan and Australia) and seven biomedical specialties (oncology, rheumatology, surgery, pharmacology, medicine, anaesthesia and veterinary medicine). Total GTA word counts varied from 1137 to 31,609. The keyword count identified per category were expressed per myriad (10,000) of total word count. One-way analyses of variance followed by post hoc Tukey pairwise comparisons revealed greater non-neutral per myriad word counts for (a) veterinary GTAs compared with medicine, oncology, rheumatology or surgery; (b) British, compared with Australian, Canadian, German and Japanese GTAs; and (c) no differences between non-neutral categories. The English language versions of GTAs of British and veterinary medical journals contain more words associated with animal welfare, the 3Rs and the ARRIVE guidelines than those from eight other countries and six other medical specialities. The exclusion of 'national' language versions from analysis precludes attempts to identify national differences in attitudes to laboratory animal welfare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,151 | 0,283 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,049 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».