Development of a novel primate welfare assessment tool for research macaques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Primates are important species for biomedical research and ensuring their good welfare is critical for research translatability and ethical responsibility. Systematic animal welfare assessments can support continuous programme improvements and build institutional awareness of areas requiring more attention. A multi-facility, collaborative project aimed to develop and implement a novel primate welfare assessment tool (PWAT) for use with research macaques. PWAT development involved: establishing an internal focus group of primate subject matter experts, identifying animal welfare categories and descriptors based on literature review, developing a preliminary tool, beta-testing the tool to ensure practicality and final consensus on descriptors, finalising the tool in a database with semi-automated data analysis, and delivering the tool to 13 sites across four countries. The tool uses input- and outcome-based measures from six categories: physical, behavioural, training, environmental, procedural, and culture of care. The final tool has 133 descriptors weighted based upon welfare impact, and is split into three forms for ease of use (room level, site level, and personnel interviews). The PWAT was trialled across facilities in March and September 2022 for benchmarking current macaque behavioural management programmes. The tool successfully distinguished strengths and challenges at the facility level and across sites. Following this benchmarking, the tool is being applied semi-annually to assess and monitor progress in behavioural management programmes. The development process of the PWAT demonstrates that evidence-based assessment tools can be developed through collaboration and consensus building, which are important for uptake and applicability, and ultimately for promoting global improvements in research macaque welfare.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle