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Enregistrement W2123006798 · doi:10.1111/j.1365-3164.2007.00642.x

Hair cycle in dogs with different hair types in a tropical region of Brazil

2007· article· en· W2123006798 sur OpenAlexaboutno aff
Evandro Silva Favarato, Lissandro Gonçalves Conceição

Notice bibliographique

RevueVeterinary Dermatology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésHair cycleBreedHair follicleBiologyphotoperiodismAnimal scienceVeterinary medicinePhysiologyMedicineEndocrinologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hair cycle activity has been extensively studied in humans, sheep and laboratory animals, but there is a lack of information in dogs. Besides varying according to species, breed, sex and general health, hair growth is mainly affected by climatic variations. The aim of the study was to evaluate the follicle activity in three breeds of dogs with different hair types, in the city of Viçosa, Minas Gerais (latitude 20 degrees 45'S), Brazil. Twenty-one male dogs of boxer, labrador and schnauzer breeds were trichographically analysed monthly over 12 consecutive months. Hair percentage of telogen and anagen hairs at the different stages of the hair cycle in boxers and labradors was not significantly different, but both differed from the schnauzers. A significant correlation between hair follicle cycle and environmental temperature and photoperiod was noted in the boxers and labradors. In these breeds, a larger number of telogen hairs were observed during the hottest months of the year, and an increase in anagen hairs during the coldest months. The mean percentage of telogen hairs was 93, 90 and 55.3% for boxer, labrador and schnauzer, respectively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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