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Enregistrement W2131662444 · doi:10.1111/jpn.12391

Using heart rate to predict energy expenditure in large domestic dogs

2015· article· en· W2131662444 sur OpenAlexaboutno aff
Nadine Gerth, Britta Dobenecker, Sven Reese, J. Matthias Starck

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Physiology and Animal Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Conditions and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy expenditureHeart rateRegression analysisTreadmillLinear regressionAnimal scienceRegressionMathematicsMetabolic rateStatisticsMedicinePhysical therapyInternal medicineBlood pressureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to establish heart rate as a measure of energy expenditure in large active kennel dogs (28 ± 3 kg bw). Therefore, the heart rate (HR)-oxygen consumption (V˙O2) relationship was analysed in Foxhound-Boxer-Ingelheim-Labrador cross-breds (FBI dogs) at rest and graded levels of exercise on a treadmill up to 60-65% of maximal aerobic capacity. To test for effects of training, HR and V˙O2 were measured in female dogs, before and after a training period, and after an adjacent training pause to test for reversibility of potential effects. Least squares regression was applied to describe the relationship between HR and V˙O2. The applied training had no statistically significant effect on the HR-V˙O2 regression. A general regression line from all data collected was prepared to establish a general predictive equation for energy expenditure from HR in FBI dogs. The regression equation established in this study enables fast estimation of energy requirement for running activity. The equation is valid for large dogs weighing around 30 kg that run at ground level up to 15 km/h with a heart rate maximum of 190 bpm irrespective of the training level.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,365

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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