Inseminação artificial intra-uterina transcervical assistida por endoscopia em cadelas da raça Retriever do Labrador
Notice bibliographique
Résumé
The aims of the present study were to describe endoscopic transcervical intrauterine artificialinsemination (AI) technique in bitches, investigate its viability and difficulties; evaluatepregnancy rate and litter size; and evaluate behavioral and reproductive parameters, as vaginalcytology and serum progesterone assays, to determine time of insemination. Ten LabradorRetriever bitches were submitted to three endoscopic transcervical intrauterine AIs (with 48hintervals), using fresh canine semen. Oestrus and ovulation period were established by behaviorevaluations, progesterone assays and vaginal cytology, enabling AIs in optimal timing duringoestrus. During AI technique execution, the following aspects were evaluated: cervical oscatheterization difficulty, semen deposition resistance, occurrence of semen backflow, and timerequired to perform the AI. It was concluded that endoscopic transcervical intrauterine AItechnique was viable in Labrador Retriever bitches. The rigid cystourethroscope and sheathused fit to perform this technique. The methods employed to evaluate behavioral andreproductive parameters during the estrous cycle were effective to determine time of AI. Serialserum progesterone assays enabled determination of LH surge day, and thus ovulation.Pregnancy rate was 90 % (9 in 10 bitches). Mean litter size was 5,0 ± 2,6 puppies. These resultswere satisfactory in comparison with previous studies using transcervical intrauterine AI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».