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Enregistrement W2205792154

Short communication: Canine hip dysplasia in Tibetan terriers

2015· article· en· W2205792154 sur OpenAlexaboutno aff
H. Humphreys, Neil McEwan

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedHeritabilityHip dysplasiaDemographyBiologyAlleleGeneticsMedicineGeneSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CANINE hip dysplasia (CHD) arises from incorrect coxofemoral joint development in dogs. CHD has been described in many dog breeds, but is generally considered a problem associated with larger breeds, suggesting CHD may have a genetic basis. This has resulted in several investigations into breed-specific studies (Wood and others, 2000, Lewis and others 2010) which have supported the hypothesis that CHD arises due to a combination of polygenic interactions (Wilson and others 2011). These have resulted in a variety of conclusions: differences in heritability scores between breeds, for example, labrador retrievers (Wood and others 2002) and Gordon setters (Wood and others 2000); reports of differences between left and right hips (Tsai and others 2007) with others reporting symmetry of hip scores (Wilson and others 2011) and differences in maternal versus paternal effects (Wood and others 2000). These differences between breeds suggest that there may be minor differences in the major causal genes/alleles in different breeds, meaning that it is essential to study CHD in as wide a range of breeds in order that the condition may be better understood at the species level. As mentioned above, although CHD is often perceived to be a problem affecting larger dogs, it is not restricted to larger breeds and can be found in smaller breeds too. The current work examines the condition in an example of a smaller breed; Tibetan terriers.....

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2015
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