Quantitative Comparison of the Walk and Trot of Border Collies and Labrador Retrievers, Breeds with Different Performance Requirements
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We hypothesized that breed differences of Border Collies and Labrador Retrievers would be reflected in the temporospatial characteristics of the walk and trot. MATERIALS AND METHODS: Twenty healthy Border Collies and 20 healthy Labrador Retrievers made three passes across a pressure sensing walkway system that recorded quantitative temporospatial information at a walk and a trot. The following variables were measured for each dog: velocity, total pressure index percentage (TPI%), ratio of weight borne on the thoracic vs. pelvic limbs (T/P TPI%), stance time percentage (ST%), and thoracic limb stride length (TSrL). RESULTS: The mean T/P TPI% for Border Collies at a walk and at a trot were significantly lower than for Labrador Retrievers (p = 0.0007 and p = 0.0003). Border Collies had a significantly lower ST% than Labrador Retrievers for the thoracic limbs and pelvic limbs at a walk (p = 0.0058 and 0.0003) and the trot (p = 0.0280 and 0.0448). There was no relationship between ST% and TSrL in Border Collies and an inverse correlation between ST% and TSrL in Labrador Retrievers (p = 0.0002). DISCUSSION: Key quantitative gait differences were identified in Border Collies and Labrador Retrievers, which could potentially provide each breed with an advantage for their working function.
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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 | 0,000 |
| 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 ».