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Enregistrement W2145330597 · doi:10.4995/wrs.1998.349

IN VIVO MEASUREMENT OF BODY PARTS AND FAT DEPOSITION IN RABBITS BY MRI.

2010· article· en· W2145330597 sur OpenAlexaff
G Kövér, Zsolt Szendrő, R. Romvárí, J.F. Jensen, Per Soelberg Sørensen, G. Milisits

Notice bibliographique

RevueWorld Rabbit Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingIn vivoAdipose capsule of kidneyTomographyVolume (thermodynamics)Nuclear medicineBody weightComputed tomographyMedicineAnatomyChemistryRadiologyBiologyKidneyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment using Magnetic Resonance lmaging (MRI) tomography were done involving 87 rabbits of four genotypes, 12 or 16 weeks old. MRI was applied on the day before slaughter. The slices were taken in three orthogonal planes. The resulting pictures indicate that MRI provides very detailed slices. The volume of the fat deposit around the kidneys, the total body fat volume of the body and the muscle of the hind part was collected from the MRI pictures. Correlation coefficients were computed between the volume of the perirenal fat and its weight, the muscle volume of the hind part and its weight, the total body fat volume and the crude fat content. The correlation values were found to be very high (0.77 to 0.94) in the group of age 16 proving that the MRI tomograph is a excellent In vivo method to determine the volumes of fat and muscle. The lower correlation values in the group of age 12 (0.39 to 0.76) indicate that the MRI tomography is sensitive to the digital sampling errors.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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