Perceptions of laboratory animal veterinarians regarding institutional transparency
Notice bibliographique
Résumé
Institutions using animals for research typically have a veterinarian who is responsible for the veterinary care programme and compliance with regulatory obligations. These veterinarians operate at the interface between the institution's animal research programme and senior management. Veterinarians have strong public trust and are well positioned to share information about animals used for scientific purposes, but their perspectives on sharing information with the public are not well documented and their perceptions of transparency may influence how institutional policies are developed and applied. The objective of our study was to analyse the perceptions of institutional transparency among laboratory animal veterinarians working at different universities. Semi-structured, open-ended interviews were used to describe perceptions of 16 attending veterinarians relating to animal research transparency. Three themes were drawn from the interviews: (i) reflections on transparency; (ii) reflections on culture; and (iii) reflections on self. Veterinarians reflected on their personal priorities regarding transparency and when combined with barriers to change within the institutions, sometimes resulted in reported inaction. For example, sometimes veterinarians chose not to pursue available opportunities for change at seemingly willing universities, while others had their initiatives for change blocked by more senior administrators. The sharing of information regarding the animals used for scientific purposes varied in how it was conceptualised by attending veterinarians: (i) true transparency; communication of information for the sake of openness; (ii) strategic transparency; attempt to educate people about animal research because then they will support it; (iii) agenda-driven transparency; selective release of positive stories to direct public opinion; and (iv) fearful non-transparency; not communicating any information for fear of negative opposition to animal research. Transparency was not perceived as an institutional priority by many of the veterinarians and a cohesive action plan to increase transparency that involves multiple universities was identified as a promising avenue to overcome existing barriers.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».