Notice bibliographique
Résumé
“The Amazing Treat Diet for Dogs” is the story on one dog’s weight loss with a dietary regime created by the owner-author. “Hustler,” the Labrador with significant joint disorders in all legs, lost 27 lb in 4 months, and he has maintained his new weight. “Hustler’s” weight loss story is told from the owners’ point of view: insightful and empathetic with no glaring misinformation (only too common in this genre). Coming from the owner, she includes and corrects, many of the misconceptions, inadequate information, and mistakes that we commonly come across from our clients. The author’s approach to weight loss is also commonly recommended by veterinarians: reduce the amount of dog kibble by 25% to 50% of that required for the dog’s ideal weight and add low calorie vegetables for food volume. Dog cookies are replaced by fruit and vegetables. Decreasing the amount of food significantly might be considered unwise due to the decrease in vitamins and minerals. Considering that good quality dog food has generous levels of micronutrients and that fruit and vegetables are being fed, this is not a problem. The instructions given are clear, detailed, and repetitive — often necessary for successful weight loss, as we know only too well. The actual diet section is straightforward, logical, and short; only 13 pages, and encourages variety while limiting calories. This section summarizes the information included in the story. The appendices don’t really add anything but will make owners feel good about the fruit and vegetables that they are trying to get their dog to eat. This book is useful as a recommendation to those owners of overweight dogs who need some encouragement for compliance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».