Kinematic and spatiotemporal assessment of habituation to treadmill walking in Labrador retrievers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated differences in kinematic and spatiotemporal variables in Labrador retrievers during introduction to treadmill walking, with the aim to determine the time required for them to become habituated. Twenty-five healthy, treadmill-naive Labrador retrievers participated in the study. The total angular displacement of the carpus, elbow, tarsus and stifle, as well as stride time and stance duration were calculated from the 3-D tracking of skin mounted reflective markers recorded with 6 infrared light emitting video cameras at 240 Hz. The measurements were done at two walking speeds, 0.78 and 0.96 m/s, in six sessions on the treadmill during two consecutive days. RESULTS: With a 1-2 min acclimatization period following each treadmill speed change, mean values of the study variables were significantly different from the last training session mainly in the first session on the first day. However, between-stride variability was significantly larger for at least one variable even in the fourth session for the slower walking speed, and in the fifth session for the higher walking speed. CONCLUSIONS: The results show the importance of proper pre-training of dogs in locomotion studies at walk using a treadmill, and the need to consider not only variable mean values but also between-stride variability, in order to ensure that dogs are sufficiently accustomed to allow collection of reliable data.
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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 ».