Identifying barriers and enablers to rigorous conduct and reporting of preclinical laboratory studies
Notice bibliographique
Résumé
Use of rigorous study design methods and transparent reporting in publications are 2 key strategies proposed to improve the reproducibility of preclinical research. Despite promotion of these practices by funders and journals, assessments suggest uptake is low in preclinical research. Thirty preclinical scientists were interviewed to better understand barriers and enablers to rigorous design and reporting. The interview guide was informed by the Theoretical Domains Framework, which is a framework used to understand determinants of current and desired behavior. Four global themes were identified; 2 reflecting enablers and 2 reflecting barriers. We found that basic scientists are highly motivated to apply the methods of rigorous design and reporting and perceive a number of benefits to their adoption (e.g., improved quality and reliability). However, there was varied awareness of the guidelines and in implementation of these practices. Researchers also noted that these guidelines can result in disadvantages, such as increased sample sizes, expenses, time, and can require several personnel to operationalize. Most researchers expressed additional resources such as personnel and education/training would better enable the application of some methods. Using existing guidance (Behaviour Change Wheel (BCW); Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) project implementation strategies), we mapped and coded our interview findings to identify potential interventions, policies, and implementation strategies to improve routine use of the guidelines by preclinical scientists. These findings will help inform specific strategies that may guide the development of programs and resources to improve experimental design and transparent reporting in preclinical research.
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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 | 0,642 | 0,732 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».