A scoping review of ethical decisions and decision tools for experimental animal protocols
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scientific research projects involving animals are required to undergo ethical evaluation, generally known as harm-benefit analysis (HBA), to ensure that they address important ethical concerns related to animal welfare and the scientific quality of the research to maximize the likelihood of their potential benefits. Research continuously shows the challenges encountered by decision-makers, prompting researchers to review how HBA is conducted and to propose tools to aid decision-making. However, the extent to which such resources are currently available, their jurisdictions of applicability, and how they guide decision-making are not entirely clear. METHOD: Through a Scoping Review methodology, a systematic literature search was conducted in PubMed, Scopus and Web of Science for publications in Europe and North America (USA and Canada) from 1985 to 2023. Title and abstract, full-text, and reference screenings, followed by data charting, respectively, were carried out for retrieved publications using pre-developed and registered review protocol. RESULTS: 17 resources that can guide HBA and decision-making were identified. They discussed what should constitute harm to animals and benefits of research, and how these two interests can be balanced to make a decision. Some adopt mathematical calculations, some propose guidelines for committee discussions, while others propose the combination of different approaches to decision-making. CONCLUSIONS: Decision-making based on deliberation among committee members should be supported over the use of scoring approaches. Additionally, making ethical decisions on a case-by-case basis is preferable to accuracy, which may not be realistically practicable.
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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 | 0,362 | 0,616 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,057 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».