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Enregistrement W2960623977

AVALIAÇÃO DO BEM ESTAR DE NOVILHAS CONFINADAS APRESENTANDO DIFERENTES ESTÁGIOS DA DERMATITE DIGITAL BOVINA

2017· article· pt· W2960623977 sur OpenAlexaboutno aff
Cruz Pequeno, Walter Henrique

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnatomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivou-se caracterizar a Dermatite Digital em novilhas confinadas no sul do Canada, em termos de distribuicao anatomica, aspecto macroscopico da lesao e fisiologicos apresentados em diferentes estagios da doenca. Para tanto, utilizou-se 59 bovinos que possuiam aparente claudicacao causada pela enfermidade foram selecionados e determinados os valores do escore de claudicacao, escore de condicao corporal, peso e amostras de saliva para analise de cortisol. Apos o abate, as lesoes tipicas foram estadiadas em escores. O cortisol foi avaliado utilizando kit comercial ELISA. O peso corporal medio dos animais foi de 609 quilogramas ± 54. Avaliando o escore de claudicacao foi contatado que 67,8% dos animais eram levemente mancos e que apenas 3,4% dos animais possuiam claudicacao grave. Verificou-se tambem que a maioria das lesoes se localizavam em ambos os membros pelvicos. Verificou-se 26% de lesoes do tipo M-1; 37,4% de lesoes M-2; 8,1% de lesoes M-3; 13% de lesoes M-4, e 15,4% de lesoes M-4,1. Quando os grupos de animais foram avaliados de acordo com o escore de dermatite digital e comparados com o peso, foi-se visto que os animais que pertenciam ao grupo M-2 apresentaram estatisticamente menor peso (p<0.05). Quando os grupos de animais foram avaliados de acordo com o escore de DD e comparados com o cortisol salivar, foi-se obtido valores nao significativos. Conclui-se que a DD constitui uma importante causa de claudicacao nos animais e que mais estudos sobre o assunto sao necessarios para que sejam minimizadas as perdas economicas e melhorado o bem estar destes animais.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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