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Enregistrement W2230955718 · doi:10.17221/5923-cjas

Evaluation of the effectiveness of introducing new alleles into the gene pool of a rare dog breed: Polish Hound as the example

2012· article· en· W2230955718 sur OpenAlexfundno aff
Iwona Głażewska, B. Prusak

Notice bibliographique

RevueCzech Journal of Animal Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésBreedBiologyGene poolAlleleGeneticsHaplotypeMitochondrial DNAEndangered speciesGeneVeterinary medicineDemographyEcologyGenetic diversityMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the analysis was to check the possibility of enriching a gene pool of a rare dog breed by breeding use of dogs of unknown origin that are phenotypically similar to a given breed. The evaluation was performed using pedigree and mtDNA analyses applied to Polish Hounds. The results indicated the very limited breeding success of such dogs in relation to their contributions to the gene pool and to the number of their descendants used in breeding. Dogs of unknown origin accounted for 80.9% of the total number of breed founders while the proportions of their descendants used in breeding were equal to just 14.3 and 4.7% of the total number of dams and sires, respectively. Breeders are unwilling to use such dogs and kennel judges are critical of their quality and appearance which are inconsistent with the breed standard. This may be connected with their distinct breed affiliation detected by the mtDNA analysis which showed the presence of three mtDNA haplotypes in Polish Hounds differing by a large number of substitutions. The study leads to the pessimistic conclusions that chances of enriching gene pools through breeding use of dogs of unknown origin are rather slim. The case of the Polish Hounds shows that the success of programmes for improving the genetic condition of endangered dog breeds can only be achieved in coordination between breeders and kennel authorities, and with financing from the state.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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