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Enregistrement W4250027385 · doi:10.5897/jvmah2014.0298

Comparison of range of motion in Labrador Retrievers and Border Collies

2015· article· en· W4250027385 sur OpenAlexaboutno aff
L Hady Laura, T Fosgate Geoffrey, Michael Weh J

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medicine and Animal Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedRange of motionCircumferenceRange (aeronautics)AnatomyVeterinary medicineBiologyMedicineGeographyAnimal scienceSurgeryMaterials scienceMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper was to compare the range of motion in Border Collies to that of Labrador Retrievers. Humeral circumference, thigh circumference and differences between sex and age were also compared. Twenty three (23) healthy Border Collies and 18 healthy Labrador Retrievers were used. A single investigator measured range of motion of the carpus, elbow, shoulder, hip, stifle and tarsus as well as humeral and thigh circumference under field conditions in 23 Border Collies and 18 Labrador Retrievers. Border Collies had a significantly greater range of motion (P<O.001) in all joints than Labrador Retrievers. Sex was a significant predictor of range of motion (P=0.010), but age was not (P=0.400). Range of motion significantly varied by joint (P<0.001) and the effect was different within Border Collies versus Labrador Retrievers (P=0.008). Range of motion did not vary between left and right sides (P=0.365). Considerations of range of motion were made in deciding pathology and progress based on type and breed of dog (sporting, herding, protection). Comparisons were made based on breed and from left side to right side.   Key words: Range of motion, goniometry, flexion, extension, and abduction.

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 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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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