Proposed Protocol for Field Testing of Endurance Fitness of Young Labrador Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
The number of dogs and, with it, dog sports are growing in popularity, and the training of dogs begins at an early age. Although fitness testing is an imperative part of purposeful training and sports, to our knowledge, no objective field tests are available for measuring young dogs' endurance fitness. The aim of this study is to describe a simple, easy-to-repeat, and inexpensive way to test training intervention effects on endurance fitness in young Labrador Retrievers. Healthy client-owned 16-week-old Labrador Retrievers will be recruited and divided into test and control groups. The test group will have an eight-week training program followed by a four-week detraining period, while the control group will live a normal puppy life. All dogs will be tested for endurance fitness four times at four-week intervals: at baseline, one month later, two months later at the end of the training period, and one month after ending the training program. Each of the four testing sessions will be identical and will consist of four measurements of heart rate (HR) and blood lactate (BL): at baseline, after trotting 1000 m, after sprinting 200 m, and at recovery 5-8 min after the sprint. The training-induced changes in endurance fitness are evaluated by changes in HR and heart rate recovery times (HRR), BL, and running times.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».