Twelve years after the ARRIVE guidelines: Animal research has not yet arrived at high standards
Notice bibliographique
Résumé
The reproducibility crisis across animal studies jeopardizes the credibility of the main findings derived from animal research, even though these findings are critical for informing human studies. To clarify and improve transparency among animal studies, the ARRIVE reporting guidelines were first announced in 2010 and upgraded to version 2.0 in 2020. However, compliance with and awareness of those reporting guidelines has remained suboptimal. Journal editors should encourage the authors to adhere to those guidelines. Authors, editors, referees, and reviewers should be aware of the ARRIVE guideline 2.0 when assessing and evaluating the methodology and findings of animal studies. However, we should also question whether reporting guidelines alone can change a research culture and improve the reproducibility of animal investigations. Reported research may not reflect actual research. Large segments of animal research efforts are wasted because of poor design choices and because of non-publication rather than suboptimal reporting. Better training of the scientific workforce, interventions at improving animal research at the design stage, registration practices, and alignment of the reward system with the publication of rigorous animal research may achieve more than reporting guidelines alone.
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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 | 0,146 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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 ».