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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».