Evaluation of methods to reduce exercise-induced heat stress in working Labrador Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».