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Enregistrement W2121417082

EFFECTS OF DIFFERENT COOLING RATES USING PROGRAMMABLE FREEZER ON POST THAW SURVIVAL OF DOG SPERMATOZOA

2015· article· en· W2121417082 sur OpenAlexaboutno aff
J. Umamageswari, Cecilia Joseph, K. Kulasekar, J. Kalatharan, P. Sridevi

Notice bibliographique

RevueThe Indian Journal of Animal Reproduction · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtenderSemenCitric acidCryopreservationAcrosomeAndrologyGlycerolAnimal scienceMembrane integrityLabrador RetrieverYolkChemistryBiologyBiochemistryFood scienceSurgeryFisheryMedicineEmbryoMembrane
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semen collected by digital manipulation from eighteen healthy and sexually matured dogs of three different breeds viz., Labrador Retriever (n=8), German Shepherd (n= 6), Boxer ( n = 4) aged between 2 to 6 years was diluted with Tris - fructose - citric acid extender containing 8% glycerol and 20% egg yolk at the rate of 1:2 and packed in French mini straws. They were frozen at the three different cooling rates of programmable freezing viz. Slow (R1), Medium (R2) and Fast (R3) at -1p C/min for 30min, -5p C/min for 10min and -10p C/min for 7min respectively. The mean percentages of post-thaw motility, live spermatozoa, normal spermatozoa, acrosomal integrity and plasma membrane integrity were significantly higher (P< 0.05) following slow cooling rate (R1) than other rates of programmable freezing. Hence, slow cooling rate (R1) of programmable freezing is suggested to be optimum for freezing dog semen.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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