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Enregistrement W4297174450 · doi:10.1002/vro2.43

Date of birth and purchase price as foals or yearlings are associated with Thoroughbred flat race performance in the United Kingdom and Ireland

2022· article· en· W4297174450 sur OpenAlexaff
Juan Carlos Arango‐Sabogal, Rebecca Mouncey, Amanda M. de Mestre, Kristien Verheyen

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesRoyal Veterinary CollegeHorserace Betting Levy Board
Mots-clésRace (biology)DemographyGeographyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Thoroughbred breeders aim to have foals born early in the season, but scientific evidence on the advantages for race performance is scarce and contradictory. Methods The association between date of birth and purchase price as foal/yearling, with race performance by the end of the second and third years of life of Thoroughbreds racing in flat races in the United Kingdom (UK) and Ireland (IRE) was assessed using negative binomial and zero‐inflated negative binomial models on the entire 2014–2015 UK/IRE foal crops ( n = 28,282). Results In total, 6666 and 9456 horses raced in UK/IRE flat racing by the end of their second and third years of life. Prize money and prize money per start decreased with each additional day beyond 1 January that the foal was born. Purchase price as foal and yearling was negatively associated with the number of races run, while it was positively associated with prize money and prize money per start by the end of the third year of life. Conclusions Foals born early in the season had higher earnings by the end of their second and third years of life than foals born later. Differences were more marked among males than females. The most expensive horses sold as foals or yearlings ran fewer races but earned more prize money and prize money per start than less expensive horses. Results from this population‐based analyses may inform strategies and management practices aiming to maximise horses’ racing performance potential and increase financial returns.

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 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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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