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Enregistrement W4392893699 · doi:10.15740/has/ijas/20.1/11-14

Incidence of canine reproductive cases presented to veterinary college Gadag, during 2021-2023

2024· article· en· W4392893699 sur OpenAlex
Prabhat Mohan, D. Jahangirbasha, Gourapura J. Renukaradhya, Shashidhar Ballari

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyometraIncidence (geometry)Veterinary medicineBreedMedicineObstetrics and gynaecologyGynecologyPregnancyObstetricsAnimal scienceUterusBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study on the incidence of gynaecological cases in canines was presented between April 2021andMarch 2023 at the Department of Veterinary Gynaecology and Obstetrics, Veterinary College Gadag. A total of 374 gynaecological cases were presented. The highest incidence was found to be Exfoliative Vaginal Cytology (36.10%), followed by Pregnancy Diagnosis (26.74%), Birth control (7.49%), Tumour (7.22%), Assisted mating and AI (7.22%), Pyometra (6.15%), Anoestrous (4.28%), Mismating (2.41%), Dystocia (1.34%) and Retention of Fetal Membranes (1.07%). Breed-wisepredilection indicated that Labrador Retriever(32.89%), Golden Retriever (10.70%), German Shepherd (10.70%), Rottweiler (9.63%) and others(36.10%).The majority of cases were presented during Winter (29.94%), followed by Monsoon (25.94%), Autumn (22.73%) and Summer (21.39%).

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,350 · 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