Has the time come? Public confidence, trust, and expectations for the oversight of invertebrates used in scientific research
Notice bibliographique
Résumé
In this study our aim was to undertake the first study to describe differences in confidence, trust, and expectations for the oversight of scientists using animals in research. Participants were presented with one of four treatments using a 2 by 2 design; terrestrial (T; mice and grasshoppers) vs aquatic (A; zebrafish and sea stars) and vertebrates (V; mice and zebrafish) vs invertebrate (I; grasshoppers and sea stars). A representative sample of census matched Canadian participants (n=959), on a 7-point scale, stated their confidence in oversight, trust in scientists and expectation of oversight for invertebrates. Participants’ open-ended text reasoning for confidence and expectations of oversight were subjected to thematic analysis. Confidence in oversight was highest for TV (mean±SE; 4.5±0.08) and AV (4.4±0.08), less for TI (3.8±0.10), and least for AI (3.5±0.08), indicating the absence of oversight decreased public confidence. Four themes emerged to explain participant confidence, centered on: 1) animals, 2) participant, 3) oversight system, and 4) science. Trust in scientists was similar for TV (4.3±0.07) and AV (4.2±0.07), but higher for TV compared to TI (4.1±0.07) and TV and AV compared to AI (4.0±0.06); absence of oversight decreased public trust in scientists. Participants believed invertebrates should receive some level of oversight but at two thirds of that currently afforded to vertebrates. Four primary themes emerged to explain participant expectation: 1) value of life, 2) animal experience, 3) participant centered, and 4) oversight system centered. We conclude that a gap exists between current and public expectations for the oversight of invertebrates which may threaten the social licence to conduct scientific research on these animals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».