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Enregistrement W2797421831 · doi:10.1530/rep-18-0008

40 years of bovine IVF in the new genomic selection context

2018· review· en· W2797421831 sur OpenAlexaff
Marc‐André Sirard

Notice bibliographique

RevueReproduction · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGameteContext (archaeology)In vitro fertilisationReproductive technologyBiologySexingEvolutionary biologySelection (genetic algorithm)Human fertilizationEmbryoZoologyGeneticsCryopreservationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

environment for oocytes, spermatozoa and early embryos. At the same time, individual species characteristics such as gamete physiology and gamete interaction are recently evolved traits and must be analysed within the context of each species. In the last 40 years since the birth of Louise Brown, IVF techniques progressed and are now used in multiple domestic and non-domestic animal species around the world. This does not mean that the technology is completely matured or satisfactory; a number of problems remain to be solved and several procedures still need to be optimized. The development of IVF in cattle is particularly interesting since agriculture practices permitted the commercial development of the procedure and it is now used at a scale comparable to human IVF (millions of newborns). The genomic selection of young animals or even embryos combined with sexing and freezing technologies is driving a new era of IVF in the dairy sector. The time has come for a retrospective analysis of the success and pitfalls of the last 40 years of bovine IVF and for the description of the challenges to overcome in the years to come.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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