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Enregistrement W4414897721 · doi:10.2460/ajvr.25.06.0228

Evaluation of methods to reduce exercise-induced heat stress in working Labrador Retrievers

2025· article· en· W4414897721 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Gillette, José Matías Alves, Sarah Shull

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Veterinary Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat stressStress (linguistics)Fight-or-flight response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To compare different methods for cooling dogs in the field following a heat stress event. Methods: In this experimental study, animals were in a conditioning program 5 of 7 days per week. For the test, dogs ran on a treadmill for 30 minutes at 12.5 km/h and a 2.5% incline, with room temperature maintained between 21 and 22 °C and the relative humidity maintained between 64% and 65.6%. A wet bulb globe thermometer was used to evaluate the immediate environment. In the first test, 6 method groups were assessed based on the cooling method implemented. The groups were no cooling, ingestion of ice water, cooling blanket use, use of a fan, or the application of alcohol or water to glabrous skin areas. In this test, rectal temperature, core temperature, heart rate, and respiratory rate were measured. In a second test, a fan was added to the water and alcohol methods from test 1, and the values were compared to the test 1 values. Results: The sample included 12 Labrador Retrievers. In the first test, ingestion of ice water was the only treatment to reduce core temperature. In test 2, tap water + fan and alcohol + fan were more effective from the first evaluation moment postexercise. Both approaches showed similar results to each other. Conclusions: Applying alcohol or water to glabrous areas, in combination with increased airflow, effectively reduced core temperature from a very early stage. Clinical Relevance: This study describes an approach to reduce the risk of heat-related damage.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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