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Enregistrement W4378674571 · doi:10.1152/physiol.2023.38.s1.5732674

The impacts of transportation on rodent research models

2023· article· en· W4378674571 sur OpenAlexaffabout
Raman Abbaspour

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessPsychologyMedicinePhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are well established links between excessive commuting and negative health consequences for humans. From a physiological perspective, commuting increases BMI and blood pressure while decreasing cardiorespiratory fitness and physical activity. From a psychological perspective, commuting increases sleep disorders and psychological stress. These negative consequences are also observed in animals. In addition to the adverse effects on the wellbeing of research animals, the impact of transportation threatens the scientific accuracy of our models. The intensive development, use and sharing of diverse rodent models in scientific studies, requires ongoing and at times global shipment of many animals. This transportation heavily impacts rodent physiology, including cardiovascular, endocrine, immune, and digestive systems. These all lead to changes in their neurophysiology and ultimately, behavior. If not accounted for, these practices will introduce confounding variables with the potential to conflate most studies. This review summarizes the research from the last 20 years in this area. Specifically, the effects of transportation on rodent physiology and behavior are reviewed. Through meta-analysis, these changes are quantified and analysed. Lastly, some recommendations for optimizing rodent transportation are discussed, to reduce the adverse effects of shipping and provide a means for mitigating this key but underappreciated aspect of contemporary animal research. Canada Research Chair Program and NSERC This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2023 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,249 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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