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.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».