MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200614299 · doi:10.35172/rvz.2021.v28.529

COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE AVALIAÇÃO CORPÓREA DE CÃES DA RAÇA LABRADOR E TECKEL

2021· article· pt· W4200614299 sur OpenAlexaboutno aff
Manara Alves da Silva Leite, FABIANA LACERDA NOGUEIRA DA GAMA, Diogo Alexandre Tenório Mata, Areane Silva Brito, Pierre Barnabé Escodro, Márcia Kikuyo Notomi

Notice bibliographique

RevueVeterinária e Zootecnia · 2021
Typearticle
Languept
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uma nutrição apropriada é um dos pré-requisitos mais importantes para a saúde e bem-estar animal, e a manutenção do peso ideal pode prevenir inúmeras doenças. Diferentes métodos de avaliação da condição corpórea vêm sendo empregados na medicina veterinária. Apesar da alta reprodutibilidade do escore de condição corpórea (ECC), ainda existem preocupações sobre subjetividade e precisão, e os métodos morfológicos, como o índice de massa corporal canina (IMCC), aparecem como uma alternativa para essa desvantagem, por ser um método quantitativo. O estudo avaliou o IMCC de 50 cães, 30 da raça labrador e 20 da raça teckel e comparou com os ECCs. Informações sobre características dos animais, hábito alimentar e tipo de manejo, também foram analisados quanto à condição corpórea apresentada. A comparação entre os métodos de ECC e IMCC apresentou discrepância de classificação em um elevado número de animais, a característica da morfologia corporal dos cães pode interferir com sua precisão.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVeterinária e ZootecniaMême sujetVeterinary Medicine and SurgeryTravaux en français237 207