Good Practices in Animal Research: A Web-Based Platform for Training in Laboratory Rodent Experimental Procedures
Notice bibliographique
Résumé
The advancement of technology has revolutionized education, particularly through video-based learning. In response, the Good Practices in Animal Research (BPEA, "Boas Práticas em Experimentação Animal" in Portuguese) platform was established as a contemporary educational tool for training in laboratory rodent experimental techniques. Designed to replace traditional animal-centered teaching methods, BPEA provided scientifically accurate video content tailored for veterinary medicine students. Mastering animal handling skills is crucial for veterinary students, and BPEA addressed this by offering video demonstrations of experimental procedures, allowing visualization and confidence-building before live animal interaction. The platform's video library covered diverse procedures, such as substance administration and blood collection, accompanied by protocols, images, and diagrams for enhanced learning. The intuitive menu facilitated easy navigation, enabling students to access content aligned with their needs. Website traffic analysis demonstrated widespread usage, with users from Portuguese-speaking countries being prominent. Integration of BPEA into the Laboratory Animal Science course at the University of São Paulo garnered positive student feedback, highlighting its value as a supplementary resource for bridging theoretical and practical learning. While BPEA showed promise in promoting ethical teaching practices and reducing animal stress, it could not entirely replace hands-on training. A balanced approach between video-based learning and live demonstrations is necessary for a comprehensive learning experience. In conclusion, BPEA was a valuable resource contributing to laboratory animal science education, aligning with ethical standards and benefiting students, researchers, and animal care professionals. Continuous improvements based on feedback make the platform a dynamic tool for future advancements in laboratory animal science education.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».