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Enregistrement W4200212042 · doi:10.18805/bkap325

Labrador Retriever a Perfect Apartment Dog: A Review

2021· review· en· W4200212042 sur OpenAlexaboutno aff
Ajit Singh

Notice bibliographique

RevueBhartiya Krishi Anusandhan Patrika · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomesticationLabrador RetrieverHerdingAnimal welfareGeographyBreedGerman Shepherd DogVeterinary medicineGermanMedicineArchaeologyBiologyEcologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dogs are considered to be the most loyal companion of Mankind since ages. They are considered to be the decedents of wolfs. They hold their decent from antient extinct species of wolfs and recently available grey wolfs. Owing to its loyalty and affectionate nature they are the first domesticated animal in man’s world for 15000 years ago. Firstly, they were used by hunters during the time of hunting and were used as to gather the hunts, as in those days’ agriculture was not in practice. This long relationship between human and dogs made them quite loyal and adaptable to human needs. They can eat anything which a man can provide to them and happily accommodates with Human. There are large number of dogs breed which is available in various countries having their own individual traits. They vary in their shape, size, colours, behaviour and their sensory capabilities. Some of dogs are calm and some are aggressive in nature, due to which their utility changes, as they perform many roles for mankind, such as hunting, herding, pulling loads, protection, assisting police and the military, companionship, therapy and aiding disabled people. This relationship with mankind has earned them a title “Man’s best friend”. There are many popular dog breeds in India such as 1) Beagles 2) German Shepherd 3) Great Dane, 4) Labrador Retriever, 5) Boxer, 6) Rottweiller, 7) Pug, 8) Golden Retriever, 9) Cocker Spaniel 10) Dachshund etc.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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