MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100202153 · doi:10.6000/1927-520x.2012.01.02.06

Ultrasonography and Reproduction in Buffalo

2012· article· en· W2100202153 sur OpenAlexvenueno aff
G.M. Terzano

Notice bibliographique

RevueJournal of Buffalo Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalpationSexingUltrasonographyArtificial inseminationMedicineAssisted reproductive technologyPregnancyGynecologyReproductionObstetricsRadiologyBioinformaticsBiologyInfertilityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasonography is a simple, reliable and non-invasive imaging technique without secondary effects. Application of real time ultrasonography in veterinary practice has developed to become the most efficient diagnostic tool for managing reproduction. The objectives of current work are to offer an overview of the uses and utility of ultrasonography for the buffalo evaluation of physiological and pathological conditions and for the application of assisted reproductive technologies. Assessment of pregnancy status and fetal viability early postbreeding to identify cows that fail to conceive improves reproductive efficiency by decreasing the interval between artificial insemination services and increasing artificial insemination service rate. Ovarian and uterine pathologies, not accurately detected via rectal palpation, can easily be visualized by ultrasound and appropriate therapies can be implemented. Determination of fetal sex in utero is useful when coupled with a management decision that justifies the expense of fetal sexing. Development of integrated reproductive management systems that combine ultrasound with new and existing reproductive technologies will further enhance the practical applications of ultrasonography. Development of extension education programs to train practitioners to use ultrasound for routine reproductive examinations is a critical step toward rapid implementation of this technology into the dairy industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Buffalo ScienceMême sujetReproductive Physiology in LivestockTravaux en français237 207