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Enregistrement W4406094629 · doi:10.21142/tl.2024.3401

Niveles de cortisol sérico como indicador de estrés pre y post sesiones de entrenamiento en perros de trabajo

2024· dissertation· es· W4406094629 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Torre

Notice bibliographique

RevueUniversidad Científica del Sur · 2024
Typedissertation
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El estrés en los perros de trabajo es una problemática común ya que durante el proceso de entrenamiento los animales son sometidos a estímulos que podrían desencadenar cuadros de estrés, el cual presenta como biomarcador principal el cortisol y que, de ser prolongados, afectarían su bienestar por lo que el estudio tuvo como objetivo determinar los niveles de cortisol sérico en perros de trabajo pertenecientes a una fuerza armada en Perú, antes (T1), inmediatamente después (T2) y 3 horas después (T3) del entrenamiento y asociar las elevaciones mantenidas como un indicador de estrés. Se evaluaron 90 muestras pertenecientes a 30 perros de raza Pastor Alemán 33.3% (10/30), Labrador Retriever 50% (15/30) y Rottweiler 16.7% (5/30), sexo hembra y macho en entrenamiento de seguridad, de búsqueda y rescate (50/50). La determinación de los niveles de cortisol se realizó mediante detección por ensayo de inmunoabsorbancia ligada a enzima (ELISA) para la detección cuantitativa directa de cortisol en suero. Los resultados demuestran |que independientemente del tipo de entrenamiento, raza o sexo no hubo variaciones altas y mantenidas que puedan asociarse con estrés en los canes.

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)0,001
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 enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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