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
Scientific research associations, funders, and publishers have recently introduced sex inclusion mandates requiring the use of male and female specimens in preclinical research designs and the analysis and reporting of data disaggregated by sex. However, it is not necessarily a simple matter to incorporate males and females in the same study design with the aim of detecting differences between them while following best practices for rigorous inference in laboratory science using model organisms. For example, if there are ways in which male and female variability might differ for the trait or procedure of interest, principles of sound experimental design may require larger numbers of organisms and observations to make valid inferences about the presence of a sex difference. This paper analyzes a current scientific debate over differences in variability between male and female laboratory rodents, and specifically over whether potential sources of sex-specific variability such as the estrous cycle, group housing, and body size constitute components of sex that should be measured. The variability debate surfaces the trade-offs between constructs of sex difference and similarity that face scientific researchers attempting to meet mandates to include both males and females in research design and report sex-specific results. This "riddle of variability" illuminates how laboratory researchers using model organisms must make contextual choices (Richardson 2022) at multiple decision points in order to stabilize sex as a biological variable in a particular research design. These judgments are informed by social and epistemic values and carry consequences for the validity, precision, and generalizability of claims of biological sex differences derived from preclinical research models.
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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 | 0,018 | 0,019 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle