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Enregistrement W4399782754 · doi:10.1111/ahe.13078

Linear measurements and shape analysis in the calcaneus of selected dog breeds

2024· article· en· W4399782754 sur OpenAlexaboutno aff
Esra Toryan, Tomasz Szara, Ozan Gündemir

Notice bibliographique

RevueAnatomia Histologia Embryologia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrincipal component analysisMorphometricsAnatomyLabrador RetrieverVeterinary medicineBiologyOrthodonticsZoologyMedicineMathematicsPathologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vast array of dog breeds showcases a remarkable diversity that extends to osteological differences. Exploring these morphological distinctions and establishing reference data for various dog breeds are essential steps in comprehending the evolutionary changes that dogs have undergone. In this study, we conducted linear measurements of the calcaneus and performed shape analyses on selected dog breeds to elucidate distinctive characteristics among them. X-ray images of the calcaneus from six different dog breeds-Maltese Terrier, Toy Poodle, Pomeranian, Cavalier King Charles Spaniel, French Bulldog and Golden Retriever-were utilized for this investigation. Radiological images were obtained from a medio-lateral exposure, positioned 30 cm away from the x-ray device. From these images, four linear length measurements and two angle values were extracted. Additionally, a 2D geometric morphometric analysis was conducted using 32 semi landmarks placed on the radiological images. Linear measurements were assessed using ANOVA, while principal component analysis was employed to examine shape variations across all individuals. Shape differences between species were further elucidated through canonical variates analysis. The results revealed that the Golden Retriever exhibited the highest values for linear measurements, while the Pomeranian showed the lowest. Maltese Terriers displayed the highest dorsal calcaneal angle value. Notably, there were significant differences in calcaneal body length among all breeds, except for the Toy Poodle and Cavalier King Charles Spaniel. Moreover, Maltese Terriers exhibited statistically distinct angular measurements compared to other breeds. Principal component analysis unveiled that the first principal component explained 32.69% of the total variation, with the cranial edge of the calcaneal body being closer to the body in individuals with higher values. Shape variations also indicated that Golden Retrievers displayed a broader range of shapes compared to French Bulldogs, which exhibited a more conservative distribution. While there was no clear breed-specific distinction according to the first principal component, Cavalier King Charles Spaniels generally showed lower values. In canonical variates analysis, distinctions in calcaneal shape between species were apparent, with Golden Retrievers, Cavalier King Charles Spaniels and French Bulldogs displaying positive values for the first canonical variates. The highest Procrustes distance was observed between Maltese Terriers and Cavalier King Charles Spaniels. Notably, allometry was found to be statistically insignificant. This comprehensive study utilized both linear and geometric morphometric analyses based on x-ray images, yielding promising results. The integration of imaging systems in veterinary anatomy research presents numerous opportunities for studying animal welfare and health, utilizing various materials such as bones and cadavers. These advancements hold the potential for further enhancing our understanding of animal morphology and well-being.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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