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Enregistrement W4367032077 · doi:10.2743/jve.26.11

Supplements of 59<sup>th</sup> Congress of Veterinary Epidemiology

2022· article· de· W4367032077 sur OpenAlexaboutno aff
Mai Inoue, Katsuaki Sugiura, Yuya Kimura, Hirokazu Ishino, Iwao SAKONJU, Noriyuki Ito, Satoshi Kameshima, Naoyuki Itoh, Kohei Makita, Masaru Usui, Yoko Shimazaki

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Epidemiology · 2022
Typearticle
Languede
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueVector-Borne Animal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyVeterinary medicineAnimal scienceMedicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to identify the causes of death in dogs that were buried at pet cemeteries.Using data obtained from a questionnaire completed by 5,118 dog owners from 1 April 2016 to 31 March 2017, we estimated the life expectancy and the odds ratio for principal causes of death using multiple logistic regression analysis with potential risk factors as independent variables.The life expectancy determined at birth was 13.98 years.The commonest cause of death was senility.The odds ratios of dying of senility being significantly higher in Labrador Retrievers and Shiba breeds and aged dogs, and significantly lower in Chihuahuas, dogs living indoors and neutered dogs.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations0
Publié2022
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