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Enregistrement W4396934262 · doi:10.22533/at.ed.64924130413

ABORDAGEM DIAGNÓSTICA E TERAPÊUTICA DA SÍNDROME VESTIBULAR PERIFÉRICA SECUNDÁRIA A OTITE INTERNA EM CÃO DA RAÇA LABRADOR RETRIEVER: RELATO DE CASO

2024· book-chapter· pt· W4396934262 sur OpenAlexaboutno aff
Ianne Roberta dos Santos Cardoso, Luis Carlos Santos Muniz Filho, Nayara Silva Oliveira, Moisés Dantas Tertulino, Mariana Araújo Rocha, Manuela Costa de Menezes, Fernando Lucas Costa Silva, Ricardo de Freitas Santos, José Felipe Napoleão Santos, Bruno Vinícios Silva de Araújo, João Marcelo Azevedo de Paula Antunes, José Artur Brilhante Bezerra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Languept
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coffee production in Colombia, during the third quarter of 2021, grew 21.6% compared to the same period in 2022, reaching 8.8 million bags in the first nine months of the year.This positive behavior was driven by the good climate that favored the productivity peaks of the coffee park, and by the entry into production of approximately 117 thousand hectares that were renewed in recent years.The Colombian coffee zone is characterized by high cloud cover during the day, which can be estimated from the records of sunlight and by the availability of water in the soil, a variable quantified through regional water balances (Jaramillo, 2005).These two conditions, determinants of coffee production, must be taken into account to guide cultivation practices, including shading.In this research project, the behavior of different physiological variables was evaluated, under different levels of shading 0%, 35%, 50% and 65%, the variables of net assimilation index and relative growth index, the treatment sown with 35%. of shading, presents the highest values in the physiological index variables in relation to the 50 and 65% shading treatments.The crop growth indices, leaf area and leaf area index had higher values in the treatments planted under shade of 65% (0.48), 35 and 50% (0.48) than the treatment planted under free sun exposure.( 0

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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