Additional file 21 of Conventional laboratory housing increases morbidity and mortality in research rodents: results of a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 21. Hypothetical data illustrating how ‘enrichments’ could impact external validity. This figure demonstrates how interactive effects between a treatment (e.g. a drug) and EH could impact experimental conclusions. Note that in each graph the error bars do not change, as EH does not change data variability. Also note that EH is not one unitary thing, but something that can vary in kind and degree (for example to deliberately introduce heterogeneity). (A) No interactive effect. No matter the cage condition, the experimental conclusion is the same: the drug reduces disease but does not cure it. EH does not affect external validity. (B) The drug effect is absent with EH. This drug could be useful for specific populations (e.g. chronically stressed and/or overweight subjects) but not others (e.g. physically fit content subjects). Testing the drug only under CH conditions will generate false positives, unless the target population is specifically one which is stressed and/or overweight etc. (C) The drug effect is only detectable in EH. This suggests the drug could be useful for some populations (e.g. ones which are physically fit and content) but not others (e.g. chronically stressed and/or overweight) Testing the drug only under CH conditions will generate false negatives, unless the target population is specifically one which is stressed and/or overweight.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,928 | 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 ».