Kinematic analysis of Labrador Retrievers and Rottweilers trotting on a treadmill
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of the study was to evaluate kinematic patterns in clinically normal Labrador and Rottweiler dogs trotting on a treadmill at a constant velocity. METHODS: Ten Labrador Retrievers aged from 2.2 to 5.1 years, and 10 Rottweilers aged from two to 5.9 years were used. A three-dimensional capture system was used to perform analysis of joint kinematics. Kinematic data were collected by use of a triple-camera system. The kinematic study was performed first on the right side of the dog, and then on the left side. Data were analysed by use of a motion-analysis program. Flexion and extension joint angles, angular velocity and angular acceleration were determined for the shoulder, elbow, carpal, hip, stifle, and tarsal joints. RESULTS: Within each group, the differences between the right and left limbs in all variables were not significant. Significant differences occurred between Labradors and Rottweilers in the following categories: angular displacement and minimum angular acceleration of the stifle (Rottweiler >Labrador); angular displacement and maximum angular velocity of the tarsus (Rottweiler >Labrador); minimum angular velocity of the shoulder (Labrador >Rottweiler); angular displacement, maximum angular acceleration, maximum angular velocity, and minimum angular velocity of the elbow (Labrador>Rottweiler); and maximum angle and maximum angular velocity of the carpus (Labrador>Rottweiler). CLINICAL SIGNIFICANCE: Both breeds had similar kinematic patterns, but there were magnitude differences, especially of the elbow and stifle joints. Therefore, each breed should have a specific database.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».