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Enregistrement W4412389096 · doi:10.3390/ani15142073

Temporal Changes in Indicators of Testicular Dysgenesis Syndrome in Labrador and Golden Retrievers

2025· article· en· W4412389096 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Lewis, Rachel Moxon, Gary England

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedHeritabilityBiologyLabrador RetrieverSemenIncidence (geometry)PhysiologyAnimal scienceGeneticsMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporal changes in testicular traits have been reported in both humans and dogs. Analysis of % living sperm and motility from semen collections from 186 Labrador Retrievers and 113 Golden Retrievers between 2006 and 2023, and of incidents of cryptorchidism in over 15,000 dogs of the same breeds and crosses born between 1994 and 2023 was undertaken to determine influential factors. A general temporal increase in incidence of cryptorchidism masked significant differences in the trend between breeds, which persisted after accounting for genetic and litter effects. The incidence in the F1 cross was significantly lower than in either pure breed, implying hybrid vigour. The semen traits were both moderately repeatable within individuals, but this belied breed differences in its composition; for both traits, only the heritability was significantly greater than zero in the Golden Retriever, while only the permanent environment effect was present in Labrador Retrievers. There were significant negative temporal trends in Golden Retrievers for both semen traits, but not in Labrador Retrievers; significant negative effects of age (except on % motility in Labrador Retrievers); and significant negative effects of a diagnosis of benign prostatic hyperplasia on both traits in both breeds. These results reveal complex breed by environment interactions in traits related to testicular form and function.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
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'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
Publié2025
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