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Enregistrement W7001917199

L'uso della dieta casalinga nella pratica veterinaria

2014· article· it· W7001917199 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2014
Typearticle
Langueit
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNew horizonsGrant fundingNova scotia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visto il crescente interesse dei proprietari di gestire in maniera autonoma l'alimentazione del proprio cane si rende sempre più pressante l'esigenza della figura del veterinario nutrizionista che formuli diete adeguate e bilanciate, anche in caso di patologie. I mangimi dietetici presenti sul mercato non sempre purtroppo possono essere usati sia per la loro scarsa appetibilità sia perché hanno un costo elevato. Questo può portare il proprietario ad interrompere la terapia dietetica vanificando di fatto l'effetto terapeutico della dieta stessa. Il medico veterinario deve essere quindi in grado di formulare diete casalinghe rispondendo alle esigenze del paziente e alla disponibilità del proprietario. Lo scopo della tesi è stato pertanto quello di formulare, nell'ambito dell'attività clinica svolta durante il tirocinio, diete casalinghe in 12 pazienti con diverse patologie (patologie renali, gastrointestinali e allergie). E' stato quindi eseguito il followup verificando l'accettazione della dieta da parte del cane, le eventuali difficoltà del proprietario alla realizzazione del piano dietetico e le risposte cliniche dei pazienti.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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'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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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