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Enregistrement W6929590600 · doi:10.5061/dryad.c53k1d6

Data from: Publication reform to safeguard wildlife from researcher harm

2019· dataset· en· W6929590600 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmWildlifeAnimal welfareLegislationSafeguardWildlife managementWildlife tradeWildlife conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite abundant focus on responsible care of laboratory animals, we argue that inattention to the maltreatment of wildlife constitutes an ethical blind spot in contemporary animal research. We begin by reviewing significant shortcomings in legal and institutional oversight, arguing for the relatively rapid and transformational potential of editorial oversight at journals in preventing harm to vertebrates studied in the field and outside the direct supervision of institutions. Straightforward changes to animal care policies in journals, which our analysis of 206 journals suggests are either absent (34%), weak, incoherent, or neglected by researchers, could provide a practical, effective, and rapidly imposed safeguard against unnecessary suffering. The ARROW (Animal Research: Reporting on Wildlife) guidelines we propose here, coupled with strong enforcement, could result in significant changes to how animals involved in wildlife research are treated. The research process would also benefit. Sound science requires animal subjects to be physically, physiologically, and behaviorally unharmed. Accordingly, publication of methods that contravenes animal welfare principles risks perpetuating inhumane approaches and bad science.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0100,014
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,310
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,122 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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