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Enregistrement W4296512013 · doi:10.18548/aspe/0010.19

EVOLUTION OF KNOWLEDGE ABOUT OVARIAN PHYSIOLOGY AND ITS CONTRIBUTION TO THE APPLICATION OF REPRODUCTIVE BIOTECHNOLOGIES IN SOUTH AMERICA

2022· article· en· W4296512013 sur OpenAlexaff
R.J. Mapletoft, G. A. Bó, Pietro Sampaio Baruselli, Alejo Menchaca, Roberto Sartori

Notice bibliographique

RevueSPERMOVA · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuteal phaseFollicular phaseOvulationEmbryo transferEstrous cyclePregnancyEquine chorionic gonadotropinBiologyAndrologyGynecologyMedicineAnimal scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As our understanding of ovarian function in cattle has improved, our ability to control it has also increased. Luteal function in cattle has been studied in detail, and prostaglandin F2α has been used for several years for elective induction of luteal regression. More recently, follicular wave dynamics have been studied and protocols have been designed to induce follicular wave emergence and ovulation, and the need to detect oestrus has even been eliminated. The addition of progesterone, estradiol, GnRH and equine chorionic gonadotropin (eCG) releasing devices has provided opportunities for fixed-time AI (IATF) and possibilities for achieving higher pregnancy rates. In embryo transfer programs, these same treatments have eliminated the need to detect oestrus, allowing fixed-time embryo transfer (TETF) and the initiation of superstimulatory treatments regardless of the day of the estrous cycle. Taken together, the new protocols have facilitated the application of assisted reproductive technologies, and this is especially true in South America. Over the past 20 years, the use of AI in South America has increased, due in large part to the use of the IATF. The use of the IATF has been multiplied by more than 10 times in Brazil, with more than 11 million treatments in 2016, which represents 85% of all AI. Similar trends are occurring in Argentina and Uruguay. In vivo embryo production produced by superovulation (DIV) has remained relatively stable over the years, but in vitro embryo production (PIV) has increased dramatically in the last 10 to 15 years, especially in Brazil, where More than 300,000 PIV embryos were produced in 2010. Worldwide, over 990,000 bovine PIV embryos were produced in 2017, of which more than% were produced in South America. The use of assisted reproductive technologies has facilitated the spread of genetic improvements and increased reproductive performance; These practices are spreading to many South American countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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